Posts on Xainome Blog

【Trade meを利用して車を売却した話】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I am going to write about selling my car. I bought it on Facebook, but I sold it on Trade me.

How to sell a car on Trade me

Firstly, I logged in trade me and i clicked “Car, motorbike or boat” from “Start a listing”. After that, I chose what I wanted to sell. I selected cars.

I put my plate number in this form.

The plate number shows car details so that I filled out mileage, rego and WOF expiry date and extra payment. If WOF is expired, I would choose “No”.

【ロードトリップ ~ Timaru から Oamaruまで】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

Sightseeing near Oamaru

I am going to write about my road trip from Timaru to Oamaru. I already wrote about Timaru. Firstly, this is White Horse Monument. Here is a simple view spot. The scenery is so nice.

This is Waitaki Dam. I felt it did not look high, but this dam has much width.

This is Riverstone Castle. It looked so beautiful and it was built around 200 ago.

【ロードトリップ ~ Arthurs pass から Tiamruまで】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I am restarting to do road trip where I am going to write. I wrote about Hanmer Springs. I will write from Arthurs pass to Timaru.

Firstly, I went to Talbot Forest Scenic Reserve and Peel Forest before going to Arthurs pass. I walked in the nature in former one.

There were two falls in back one and I went to Emily Falls. The way to go there was a little mud. However, when I wanted to see the fall, I needed to across the river and go to way which was slippery.

【HanmerSpringsでリラックスしながらプールを楽しむ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I quitted my job and started a road trip again. I did not have enough time to write articles because I went to many places. I went those places before working so I just went to a couple of places. I went to some places where I forgot.

Overall HanmerSprings

At first, I went to HanmerSprings where I do not do many things. However, Hot Springs and skiing are famous there. I just enjoyed Hot Springs because I could not ski in this season.

【ExploreTekapoで5か月働いた感想】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 17 May 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I am going to write about quitting job which I worked for 5 months.

How to find ExploreTekapo

I belonged to Explore Tekapo which I applied on backpackerboard. There were some jobs on this website. For instance, hosuekeeping, waiter and constracter.

About ExploreTekapo

I worked as a housekeeper there. Basically, I did making bed, cleaning romms and bathrooms. It depends on customer’s request what I made sofa bed or splied from queen bed to double single beds.

【オーストラリアのワーキングホリデービザの申請してきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I am going to write about that I applied WHV in Australia and I was accepted quickly.

Creating account of applied visa

Firstly, I started creating an account to access this link in immigration of Australia. I use an Android so I downloaded Google Authenticater. This is an application for two-factor authentication. I am used to use it.

Basic Information of applied visa

After that, I logged in and applied a new visa. I did it which was “417”.

【Brewster Hutまで登って更に氷河の近くまでハイキングしに行ったよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

Hiking shoes

I am going to write about hiking. Actually, I bought hiking shoes before doing. I guess normal shoes were fine but I thought it was hard and it cost $160 because it sold half price online.

Brewster Mountain

When I went there around 6 a.m., it was still dark. Moreover, I had to go across the river and it was autumn so my feet felt cold and it was a bit bad begining.

【裁判所や警察署から請求書が来たり車の修理で貯金が減った話】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I paid a kind of things recently so I am going to write about that.

Invoice from the judgement

Firstly, it was an invoice from the judgement. When I saw it, I thought I commited some incidents. Moreover, our company received it.

I sent email which I wanted to know detail to pointed email address for now. After that, I was called from the judgement to teach details.

Apparently, I did not change my living address so the invoice was sent to my previous workplace. It was a speed ticket which a camera measured automatically. I did not think it is a big problem. The fine was $218.

【Katiki周りで観光しながらアシカをみたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to Katiki but I looked around there a little.

Moeraki Boulders Beach

Firstly, it was Moeraki Boulders Beach. There were a lot of big rocks.

I thought there were used as parts of ships. However, they were created naturally. The wave of ocean was perfect because if it had been too strong or weak, they would not have been there.

There were many rocks and we can ride on them and take pictures. It took for long time so I felt interesting deeply.

【Tekapo Springでリラックスして旅の疲れを取ろう】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

There is Hot Spring in Tekapo. It is a little different to Hot Spring. I think it is similar to hot pool because I needed to wear a swimsuit and the maximum temperture is 38 degree.

Tekapo Spring

There are a variety of pool. For example, kids pool, 35 degree in pool, 37 degree in pool and 38 degree in pool.

Moreover, when I went there in the morning, I could take it easy to relax. The pool is more clearly.

【Mt.CookでSealy Tarns Viewpointに行ってきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I am going to write about Mt.Cook.

Hooker Valley track

There are 4 hiking courses. One of them is Hooker Valley track which is popular. There were three bridges and we would go through them and see a good seanary. However, the secondbridge is being constructed so we can not go there until July.

Kea Point

The second point is Kea Point. It took for one hour from free parking. It is easy to go hiking on the mountain because there are not many slope. It is famous point which we can see Mt.cook easily.

【Arrowtownで観光地とお店をめぐる】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I am going to write about Arrowtown because I went to sightseeing.

There were a river and bridge with bungy jumping before coming Arrowtown. These were quite good seanary so that you should go there before going Queenstown.

Arrowtown Bakery in Arrowtown

After that, I went to Arrowtown Bakery. This pie was cheaper than Fairlie’s one and Sheffield’s one because of small but it was tasty. Moreover, I ordered coffie. In addiation, there was the X sign which is sightseeing.

Strange seedというゲームのスキンの場所を書いていくよ

Sat, 28 Feb 2026 00:00:00 +0000

strange seedでコンプ要素として生物のパーツとスキンがあります。一応アクセサリーもありますが、数の表示もないのでここでは省くことにします。アクセサリーはミニゲームのクリアや細かい場所を探索すれば見つかるので頑張って30個以上探してみると良いと思います。

祠の装備は基本的にもらえると思います。あるいはボスのキャラなども同じようにもらえると思いますね。

それ以外の人間と敵を倒すことでもらえる生物については探す必要がありますね。というわけで以下に書いていこうと思います。

Strange seed 始まりのエリア

ビートルのスキンはここにあります。アリの大木の入り口のすぐそばにあります。

サンショウウオはここですね。岩を登った先にあります。初めだと取りにくいので後で来るという手もありますね。

アリはアリの大木の奥の方にあります。初めのうちは岩を渡っていくのでジャンプ力が多少必要になります。

Strange seed 森林

これはニワトリのスキンですね。道中にあるので見つけやすいかと思います。

これはキノコボーイのスキンになります。岩のスイッチを押すことで扉が開いて手に入れることができます。ただ、重さが必要なのである程度体重を増やす必要があります。

これはイタチのスキンですね。森の出口を左に行くと取ることができます。この先にあるものはパーツを保存しておくことができるようになります。私はよく攻撃用と移動用で使い分けていました。

Strange seed 高台

次はハチですね。これはわかりやすくハチの巣の後ろにあるので見つけやすいと思います。

Strange seed 砂浜

こちらはカモメですね。道中の岩陰にありますが取りやすい場所かと思います。

これはカニになります。レース会場のゴール付近になります。普段の探索だと見つけにくいと思います。

Strange seed 草原

これはワニですね。池の中にあるので空中からとるか水中を泳いで取ると良いですね。

これはシカのスキンです。草原の真ん中にあるのでわかりにくいですが、

これはヴェラキオラプトルですね。こちらは巣の中にあるので探索すれば自然に回収できます。ついでに後ろの奴で種の保存数を増やすこともできます。

こちらはカメレオンですね。木の高いところにあるのでわかりにくいと思います。

Strange Seedというキメラを作成して強くなるアクションゲームの実績をコンプしたよ

Sun, 22 Feb 2026 00:00:00 +0000

このゲームはアクションゲームでまずはスライムからスタートします。スライムで一部の敵を倒すと生物のパーツをもらうことがあります。これを自分にも装備してどんどん強化していくゲームになります。

Strange seed 概要

基本的には近くの生物を食べまくればいいと思います。また、強いパーツを集めてもコストが存在するのでそれ次第では十分に強くなれないかもしれません。

もちろんボス戦も存在します。ボス戦でも基本的には同じですね。敵の攻撃を避けながら攻撃すれば大丈夫です。

また、敵からパーツをもらうだけでなく祠に行ってパーツをもらうこともあります。祠では特定の物を要求されることがあります。特定のパーツを装備していたらもらえるなどですね。

Strange seed スキンとアクセサリー

それからパーツ以外にもスキンやアクセサリーもあります。基本的には回収する必要はないですが、使う場所が2つほどあります。

1つ目はアンコウの提灯ですね。これがないと暗い洞窟では何もできないくらいですね。光るキノコがあるので多少は何とかなりますがあったほうが便利ですね。

2つ目はファッションショーですね。実績の一つですのでコンプには必要ですね。審査員の一人がアクセサリーを要求するのでいくつか装備すれば大丈夫だと思います。

Strange seed ジーンスネーク

実績で苦労するのはジーンスネークというものだと思います。指定された遺伝子を取ってヘビを大きくしていくゲームになります。max20なので若干めんどくさいくらいですが、凄い難しいわけではないので何とかなると思います。

また、指定されたもの以外にもジョーカーのようななんにでもなるアイテムもありますので、それをうまく活用すれば大丈夫だと思います。

実績以外だとスキン集め、アクセサリー集めは多少苦労すると思います。装備についてはスキン以外が集まるまでひたすら敵を倒すか祠を巡ればよいので。ただ、スキンとアクセサリーはマップの隅々まで周る必要があるので少し大変ですね。私も全て集めた気がしないです。特にアクセサリーは未収集などの表示はないので。

こんな感じで全ての実績を達成しました。パーツごとに違う能力があるのでパーツ集めも楽しいですし、どうすれば最強の生物を作れるか考えるのも楽しいと思います。ではでは。

【一時帰国でのtransitや検閲で焦った話】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I checked my teeth before and I came back to Japan.

I am going to write what I did not know and checked when I came back temporary.

About Transit

Firstly, about transit. I had not made sure my Australia visa before, but I was checked my tourist visa of Australia. It was easy to apply for it and i received it within 5 minutes. Nevertheless, I was told about that before check-in and I did not have enough time.

【ExploreTekapoでHousekeeperとreceptionで働いているよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 06 Feb 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I wrote that I work as a house keeper before. I am going to write about my workplace.

I am working in the company called “Explore Tekapo”. There are two accommodation which are a motel and private lodgings.

It is same to clean in which accommodation. Making bed is a little different, but it is almost same basecally how to clean.

ExploreTekapo Motel

There are 18 rooms in the motel and 6 rooms which are able to stay by 4 people have kitchen. Other rooms are stayed by 2 people and if customers need, we prepare a single bed. Each rooms have a shower, but there are the bathtub in some rooms.

【QueenstownのLugeをめいいっぱい満喫してきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sat, 31 Jan 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I enjoyed the Luge in Queenstown. There is similar to in Japan, but it in Queenstown is famous in NZ.

This is activity which I rode on the cart and went down from a mountain. It is dengerous to hit to my friend or joke. I recommend to slide far from my friend.

From gondola to Luge

I went to the gondola point in Qeenstown. In my case, I got a ticket online so that I showed this staff its QR code.

【ニュージーランドでengine oilとengine filterを交換とタイヤの空気入れをしてきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

Changing Engine Oil

Finally, I changed engine oil and oil filtter because the changing date has already passed. We change it when we investigate our car in Japan, but we just check it in NZ so I need to go the car service center.

I went to there. This is called “Oil Changer” and there are some shop in big cities.

I guess I can change my engine oil in other cities, but I need reservation or I should go there early morning and I can change it this afternoon.

【ニュージーランドの最南端の絶景スポット(slope point)に行ったよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to the southern spot in NZ with my friend. Moreover, we went to other places.

Slope Point

This is the southern point in South Island of NZ. It took for 20 minutes on foot from parking area. It was amazing because the scenery was beautiful and I did not smell tide.

Nugget Point Lighthouse

I walked to the cliff from parking area and arrived the lighthouse. I saw the ocean with like the coral. I think you can take beautiful photos with sunset.

Outholdというタワーディフェンスの実績コンプ

Thu, 08 Jan 2026 00:00:00 +0000

Outhold

最近出たOutholdというタワーディフェンスの実績をコンプしました。多少歯ごたえはありましたが10時間程度で終わるので気軽にできるゲームだと思います。

Outhold ゲーム概要について

このゲームはタワーディフェンスとなっており最初はレベル1すらクリアできないと思います。その代わりにもらえる報酬を元にタワーを強化して再度挑むという流れですね。

どんどん強化してレベルをクリアすると新しいタワーや状態異常、コイン系の強化が出てくると思います。新しい戦術を試してみたり、どんな効果があるか見たり、組み合わせと配置次第で楽に突破できたりと試行錯誤する過程がとても楽しいですね。

Outhold 実績について

実績については特に難しくなく全(10)レベルクリアと全てのチャレンジをクリアと全ての状態異常を敵一体にかければ達成できると思いもます。全状態異常に関してはチャレンジを全て終わらせたころにはできてると思うので気にしなくて大丈夫だと思います。

Outhold 攻略について

このゲームはクリアできなさそうならとりあえずやり続けて強化を目指せばクリアできるとは思います。強化できるスキルの数に制限はありますが、自分なりの最強のコンボやペアを探せば意外とスムーズに行けると思います。

例えば群れで来るような敵には雷が有効ですし、スロウ系のタワーは充電機能を持てるので攻撃速度が上がったりします。雷と炎が同時になった時に威力を発揮するものもあればひたすらコインを稼ぐ用の強化もあります。いろいろ試行錯誤して強化を考えてみるといい効果が出てきたりします。

Outhold チャレンジについて

全てのレベルをクリアするとプレステージモードと制限チャレンジが出てきます。この2つを各レベルで全てクリアすると全てのスキルツリーを強化することができますね。

プレステージモードについては自身の全ての力をもってレベル1からやり直します。敵の体力が大幅に増えてるのでレベル1でも気は抜けないですね。ただ、レベル4以降は割と楽に感じると思います。というのもここまで行けば大体のスキルツリーを開放できるので楽に突破できると思います。

問題は制限チャレンジのほうですね。使えるトークンに限りがあるのでうまいことやりくりしながら進めていくことになると思います。ここで何を選択して何を強化するかが重要になってきます。

Outhold 制限チャレンジ

というわけで以下のように私は強化をしてクリアしました。レベル1と2は特に書くことはなかったので省きます。

レベル3

スロウと炎を解禁。慎重な配置と微妙な加速を使ってギリギリクリアだったので他のやり方が良いと思われる。

レベル4

スロウ、炎、雷を解禁。トークンが低いところを強化すればそれほど苦労はしなかった。

レベル5

レベル4から充電を解禁。攻撃速度が上がるのでこちらもそれほど苦労はしない。アーティファクトは炎でアローに火傷を付与。ここも苦戦はしなかった。

レベル6

雷を消し、毒を解禁。このあたりからシールドが出てくるので毒か重めの矢が必要になってくる。個人的な好みは毒。アーティファクトは毒付与の大地を選択。ここも苦戦はしなかった。

レベル7

レベル6から雷を解禁。個人的には雷のほうにある火傷とショックのコンボスキルが好み。充電範囲を広げるためアーティファクトを電気に変更。ここも苦戦はしなかった。

レベル8

レベル7から爆弾を解禁。単純な火力の底上げで採用。火力の底上げでアーティファクトは火を選択。ここも特に苦戦はしなかった。

レベル9

レベル8からコインタワーを解禁。スロウと攻撃バフのためアーティファクトは電気を選択。コインタワーの脆弱付与とブールがよく効く。自動強化をオンオフ切り替えながらタワーを上手く配置する必要がある。充電と雷と炎のコンボを上手く考えながら配置するのが大変だった。

これは私のやり方でしたが他にもより良いやり方や効率的なやり方があるかとは思います。色んなスキルを試してみて、どの組み合わせが効果的かを探ってみるのもこのゲームの楽しみだと思います。戦略ゲームが好きであればぜひ試してみてください。ではでは。

【歯医者に行って虫歯か確認した話】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sat, 27 Dec 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I have had a teeth problem when I was a university student and my teeth were getting worse so I went to the dentist in New Zealand.

I went to Stafford dental in Timaru below Christchurch. There is no dentist near Tekapo so I went there.

The counsultaion fee of dentist

It is so expensive to be investigated my teeth as you know because there is no insurance. It is difficult to go to the dentist and clean my teeth,

【ハウスキーピングの仕事をTekapoでしてるよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 21 Dec 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I found a house keeping job because I finished working at the peony farm. Actually, I was fired because there were enough people.

I found this job on the backpackerboard. I think it is easy to look for jobs because a lot of company hire in summer if I chose some jobs.

There are a lot of motels and hostels in Tekapo because of sightseeing so I found this job. Moreover, it is not difficult to find side job even though working time is short because of narrow community. In addition, I need to communicate with my colleagus.

【Career Dreamerでやりたいことや仕事を探してみよう】｜雑談 × 英語力アップ／IELTS対策

Sat, 13 Dec 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I finished learning the course of cybersecurity and I am going to introduce it which is interesting. However, it can not use Japanese so I used English with a translation.

How to use Career Dreamer

We can start this link. Firstly, I wrote what I was doing. I do not need to fill in the organizatino and industry next. Secondly, I chose experience whish I did. Finally, I selected my skills. This is my base introduction.

【フィッシング(phishing)詐欺をGoogleのクイズで学ぶ】｜IT × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 10 Dec 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I am learning cybersecurity in Coursera and I knew about phishing scams. I also understand malware and ransomware. Moreover, I will introduce the quiz of phishing scams by Google.

The link of quiz of phising scams

The link is this. It is japanese one but we can use English one also.

I filled in my name and mail address. I did not have to write my name and mail address. It is no problem that you use your real one. They were just used on view.

【GoogleのCybersecurityをCourseraで学ぶ】｜IT × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 02 Dec 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Overall Cybersecurity and other lessons

I applyed for free lessons of Japan re-skilling consortium before. I take some Google’s lesson for free.

However, they are a half year left because they started from June 2025 until June 2026. I already finished taking the “AI prompting”, but I do not finish taking “Cybersecurity”, “data analytics” and “AI essential”. Even though “Cybersecurity” and “data analytics” take for a long time, I want to do because of usefull.

【NZのCave Streamで命がけの探索】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 25 Nov 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Overall CaveStream

I work in the peony farm and the CaveStream is near here. It takes for 30 minutes by car. The sigh shows “CaveStream” which has water of stream in the cave.

I went there with managers and almost all of co-wokers. They looked so fun before entireing. They were not so loudly when they came back.

The load in front of cave which I felt a littlt hard is like that. I was soaked immediately because there is a river.

【Peonyファームジョブでピッキング】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 19 Nov 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I just work picking for this week so I made much effort, maybe.

Overall Picking

We do not have day off unless it is rainy so that I work every day. I googled about holiday and it depends on companies.

My salary is like that. I had a day off because of re-checking WOF so I received less it than other colleagues. They earned approximately $2500.

I just work picking now. I cut stem which is 60 to 65 cm. Some people carry or select flowers in warehouse like huge frige.

【期限切れWOFの更新】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 +0000

Enslish_Practice

I am going to write that my WOF updated recently.

Overall WOF

I bought a car which has three stickers. For example, self-contained, WOF and rego. WOF is like a vehicle inspection. It is different timing among cars. My car is made in 2008 so I need to check my WOF per a year. Recent cars check once per three years and cars made in 2000 before check once per half year.

【Christchurchでの飲食店3か所】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 09 Nov 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I work in peony farm so I can not play video games. I will introduce about some shops in Christchurch.

Ramen Ria

Firstly, it is a ramen. To be honest, I wanted to eat a ramen in other shop which was closed. However, I went to this ramen shop. This called “Ramen Ria” is combined to ramen and bar literally.

I heard about its reviews from my boss and he said that noodle texture is like rubber so it is not tasty. Actually, I ate it and it is a little bad noodle, but it is good. I chose a black tonkotsu. It is inspired by Hakata and I was curious.

【Peonyファームでピッキング作業】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sat, 01 Nov 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I decided next job because my WWOOF host forced to finish this job. The peony farm grows peonies. I guess it is easier to say “botan” than “syakuyaku”.

Peony farm Application

I applied for this job on Facebook. However, I applied it in Japanese group so other tourist applied on backpakerbord. Nevertheless, it is not enough people. There is no accomodation so someone who has a car can apply for this job.

【WWOOFでデイリーファーム体験】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sat, 25 Oct 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I had played video games recently because I worked as a WWOOFer so that I had a free time.

WWOOF_Overall

I worked as a WWOOFer for 20 hours per week for free. I was provived accomodation and food instead of that. I am not sure someone can buy anything because it depends on people. I was allowed to buy food free.

There are kind of works in WWOOF. My host is a company staff in dairy farm so that I helped him. There are other jobs such as gardening and taking care of sheep and horse.

【農家は Replace() されました】｜プログラミングゲーム × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 19 Oct 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I started playing 「The Farmer Was Replaced」which was lanched version 1.0. I have a lot of things to do, but I enjoy playing it.

農家は Replace() されました_Overall

This game’s theme is programming. I was a farmer and oparated a deone to harvest. The operating is programming. Collecting crops are used unlock skills. Some crops use special situation.

This language is besed on python. It is not as same as python perfectoly. I am not sure which language is the best, but it is used on AI so that it is good to be familiar with programming. This is real view.

【Mars First Logistics】｜物運びゲーム × 英語力アップ／IELTS対策

Mon, 13 Oct 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I bought a saled video game because I took it easy recently. However, I did not finish getting all achievement, but I enjoy playing it so that I will write.

Overall Mars First Logistics

This game is so simple that I made a car, carried some material and developed the Mars. I can obtain and buy parts of car. After that, I created a car.

The main purpose is carring material, but other purpose is exploring, mining and creating rail. There are variety of things which are box, toast with bread, ice and weight. I carried it easily initialy, but it is not easy to carry something.

【Wanakaで観光地巡り】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 07 Oct 2025 00:00:00 +0000

Enslish_Practice

I wrote the story about FoxGracier in road trip before. I will write about Wanaka.

There are a lot of tourist attractions because it is big city. I went to three places, but I want to go other places.

Wanaka Tree

Firstly, I went to the tree in the lake. This tree which is not around no trees grows in the lake. It was mysterious. Moreover, it was more mysterious when I watched this tree with behind the mountain. There were many tourists.

【Monument Valley】｜パズルゲーム × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 02 Oct 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I played a video game “Monument Valley” which was distributed from EPIC for free. I just clicked and dragged to play it. It is simple action and I completed all stages a day.

Monument Valley Contents

It is no problem what I did not understand this story. The princess traveled and crows bother her. Crows change lives at end of journey, but I was not sure.

This game has feature which is illusion in puzzle. For example, she goes through the street if the street connects other street visually even though it does not connect other street physically. Moreover, crows bother the princess as story. However, just disturbing roads.

【南島ロードトリップ~ NelsonからFox Glacierまで~】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 26 Sep 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to the dune near Farewell spit from Motueka. I will write about that I went back Nelson and went to Fox Glacier.

Gardens of the World

Fistly, I went to the Gardens of the World below Richmond. I could not see beautiful flowers because of winter. It cost $5 and it is cheaper than others.

When you go there in spring or summer, you can see amazing flowers. In addition, there are gardens which are motif each countries. Moreover, I watched the water show so it was a good and relaxing place.

【南島ロードトリップ~ Motueka, Takaka, Farewell Spitまで~】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I wrote about Nelson before. I will write Motueka, Takaka, Farewell Spit. There is Richmond near Nelson. However, I went through Nelson and went to Motueka.

I worked at the poultry farm in Hope below Richmond. I finished working there because this job had three weeks. Nevertheless, it is good experience. I thought it is tough to work there.

Motueka

I went to a beach in Motueka. I often go to a beach in NZ. The scene is not different from other places. However, I wanted to go to the beach which is hot pool in summer.

【南島ロードトリップ~ Picton, Blenheim, Nelsonまで~】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 19 Sep 2025 00:00:00 +0000

English_Practioce

I wrote about coming via ferry from Wellington to Picton. I show you that I went to Blenheim and Nelson.

Picton

When I arrived at Picton, it was over 7 p.m. and dark so I just went through this city. After that, I came here again and saw some things.

This town is not large so that I explored around harbor and the avenue which is thriving a little. There were many boats there. On the other hand, there was not a ferry which I got on. Moreover, There are a museum and park near the beach. I did not go to the museum because I thought it is similar to Auckland one.

【Chicken farmで清掃の仕事をしているよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 14 Sep 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I found a job after coming New Zealand. However, it is a part time job. Eventually, I would like to work in the office, but I do not have good English skills.

How to find jobs

There are a lot of ways to find jobs. I am a backpacker so I do not send CV directly. It is difficult to work in restaurants because of my car.

Therefore, I submit my resume and cover letter on the internet and I might get an interview. If the company need a lot of people, I do not need an interview and get recruited immediately.

【ニュージーランドで車のパーツを修理】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 11 Sep 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I bought a car at first time after coming here. The car is “Mazda premacy 2008”. It ran 277000km, it was an old car but it cost $2900 so I purchased it. I told this story before.

I did not about cars detail, tire was reduced and TCM was abnormal.

Fixing Car About Punk

It is easy to check the tire which has slip signs appearing. Moreover, appearing slip signs are illegal in Japan even New Zealand.

【DarkSkyProjeckでテカポ湖の星空】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 07 Sep 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I joined a tour called “DarkSkyProject” which is stargazing. I went to the Lake Tekapo. I chose a Japanese tour so it was not a English tour. Actually, English tours were filled in and I could only choose it at 11:45p.m.

Anyway, I arrived there on time. However, when I arrived there, the staff already started describing. The check in time was 9:15 p.m. and departure time was 9:30 p.m., but everyone came here early time. I suspected I an Japanese.

【Real Gunsでショットガンや対物ライフルを撃ってきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 29 Aug 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I think we can not only play one of activities which is shooting guns in Japan. Moreover, Other activity is the casino. I have ever been to the casino, but I will write this story.

I went to the Real Guns for shooting variety of guns. I think you can experience to do in the North Island or other places in the South Island. However, I decided here because I wanted to shoot many guns.

【Waitomo Cavesで光る虫たちを観察しながら洞窟探索】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Mon, 25 Aug 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to the Waitomo cave before going to the South Island. It is close to Hamilton and you can see shining worms in the dark cave and go to the limestone cave. However, there is limestone caves in Japan.

These shining worms are named glowworm, Japanese name is “Tsutibotaru”. I guess firefly factor is just shining. They looks like thin long worms literally.

Waitomo Cave Overall

There are three kind of caves; Glowworms in Waitomo cave, see glowworms near limestone in Ruakuri cave, Aranui cave like limestone cave. I went to the Waitomo cave and Ruakuri cave which is combo.

【南島ロードトリップ~ ウェリントンからInterislanderで南島に車で移動~】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 19 Aug 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

This story continues to previous story. I went to Wellington and the South Island. At that time, I boarded on the ferry.

Interislander Reservation

When I used a ferry, I chose a company called “interislander”. Moreover, I can choose “bluebridge”, but I compared to time on the compareing website.

In my opinion, if I go to the South Island, I use an airplane because it is fast and good cost performance. In my case, I had my car so I used it.

【南島ロードトリップ~ Taupo, Palmerston North, Wellington~】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 13 Aug 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I have not written for one week. I didn’t have a chance to do, but I take it easy a little now so I will do. I wrote about preparing on road trip at previous time.

I went to Wellington without detour. I went to Taupo and Palmerston North because I went to Hamilton before so I went to Taupo directory. I did not go to other places so when I will go back to North Island, I will go there.

【南島ロードトリップ~ ネット、シャワー、ベッドやガスの準備~】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 07 Aug 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Road Trip Overall

I left my flat and started road trip from last Monday. I told that I bought my car, and I have used it for traveling.

Personally, I will write good points and how to do better. I will write trip details next time.

It spent for three days, I went to Wellington from Auckland. I have more taken it easy than I expected, but I have enjoyed it.

Prison Escape Simulator: Dig Outをプレイしたよ

Sat, 02 Aug 2025 00:00:00 +0000

最近発売されたDig outというシミュレーションゲームをクリアしました。実績も全部開放しました。

Dig Out 概要

このゲームはざっくり言うと穴を掘って刑務所から脱出するというゲームですね。

穴を掘るとアイテムが出るので刑務官に渡してトイペをもらいます。そのトイペを使ってスコップやリュックの強化をしてさらに深く掘っていくことになります。

脱出方法は日々の手紙にも書かれてますが、地下を掘っていって車を見つけてヘリで脱出することになります。車からヘリに乗り換える理由はよくわかりませんがそんな感じです。

Dig Out 実績について

これらの実績の中で大変だったものを紹介しようと思います。とは言え難しいものは少ないと思いますね。厄介なところで言えばミスをしないや28日過ごすぐらいですが、この辺は慎重かつ放置で何とかなりますね。

問題はスコップまたはリュックを最大まで強化するのが一番大変だと思います。強化するごとに求められるトイペの量がどんどん増えるので、交換だけだと大変な気もしますね。

とは言え一度捕まれば穴がリセットされアイテムも復活するのでその繰り返しで何とかなると思います。

アイテムを売った時に得られるトイペの数が数個~数十個で最大5000個ほど要求されます。後述で1500個まで割引にはなりますが、大変なのは変わりませんね。

Dig Out 攻略について

クリアだけならシンプルに穴を掘ってたまにアイテム交換するだけでもクリアはできます。ただ、効率を求めるなら早めの倉庫解放が大事ですね。倉庫を開けるには鍵が必要で3.5mの深さにある棺を開けることで手に入れることができます。

なので最初にある程度トイペを集めてスコップの強化が手っ取り早いですね。手っ取り早い手段としてカードゲームというものがあります。J,J,Qの3枚のカードがシャッフルされるのでQをあてるというゲームですね。初めはゆっくりでだんだんスピードが上がります。

このゲームは最初1個のトイペまた$1をかけて始めます。当てれば2倍、更に次は倍プッシュで2つ毛けることができます。そこから4,8,16と上がっていきます。私は512辺りまではできました。なれると思うので少しづつ確定する基準を上げていくと稼ぎやすいと思います。

おまけ

このゲームの他の要素に依頼があります。依頼を受けて渡すことでお金を得られます。毎日1つか2つ昼の間のみ受けられます。これは金の延べ棒を渡したら依頼がなくなります。この辺は実績にも関係ないですし、カードのほうが稼ぎやすいので自由に受けるといいと思います。

それからトイペ以外の強化要素ですね。昼世間のみ筋トレとバスケをすることができます。筋トレでスタミナ強化ができ、バスケで俊敏性を上げることができます。

筋トレは200kgまで上げることができ、それ以降は使えなくなりますね。バスケはよくわかりません。上限はあると思いますが、センスがないので途中であきらめました（笑）最終的な能力値がこんな感じですね。

終わりに

ゲーム自体は安いですしクリアも簡単なので気軽にプレイできるゲームだとは思います。カードを使えば5日ほどでクリアもできますし。

ゲームの内容もシンプルですし、強化も楽しく、クリアも苦じゃないので気軽に楽しめるゲームだと思います。ではでは。

【Hamilton Gardenで色んなコンセプトガーデンを見に行ってきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Mon, 28 Jul 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to the Hamilton Garden at weekend because I bought a car before. I felt a little anxiety because I drove at first time after coming here. It was not problems to just drive. I was a little confused due to different from Japan.

Hamilton Garden Overall

The Hamilton Garden is open at 10 a.m. I thought there are a lot of flowers in the garden, but this is concept gardens.

【Baristaスクールに行ってラテアートの作り方を学んできたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 24 Jul 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Barista School Overall

I finished my English school for 26 weeks and I learned how to create coffee at the barista school because of useful in the future. I was teached how to create heart latte art and 8 kind of coffee in 5 days course.

I got a qualification and knew how to cook coffee after paying $600. To be honest, I can learn it from videos. I’m not sure that it is worth $600 with a qualification.

【Self-contained付きの中古車を購入したよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Mon, 21 Jul 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I had a student visa when I came here, but I wanted to stay for a long time so I applied for working holiday visa. I will write about working holiday visa someday.

I extend my visa for 1 year so I bought a car because I thought I would like to go around in NZ. Moreover, I wanted to try to stay in my car. Therefore, I bought it.

モノクロームメビウスというゲームをプレイしたよ

Wed, 16 Jul 2025 00:00:00 +0000

モノクロームメビウス_概要

セールでたまたま見かけたので買ってプレイしました。そもそもうたわれるものというゲーム自体はプレイ済みで「散りゆく者への子守唄」「偽りの仮面」「二人の白皇」全てやってます。さらに実績もコンプ済みです。

少し補足をすると「偽りの仮面」「二人の白皇」はハクというキャラが主人公になっています。このゲームはオシュトルが主人公で、ハクと似た友人に当たります。そのオシュトルが若い時から近衛大将になるまでの経緯が描かれます。

モノクロームメビウスの概要を話すとオシュトルがシューニャという少女と出会い、亡くなったと思われた父が生きていたことに気づきます。真相を知るため仲間になったムネチカ、ミカヅチとともに自身を成長させていく話になります。

バトルシステムとしては旧作のうたわれるものとは異なり、RPG方式になっています。そういった意味ではレベル差と武器次第でごり押しすることもできると言えます。

苦戦したこと_戦闘

ここからはモノクロームメビウスをプレイして苦戦したことや実績について書いていこうかと思います。

基本的にはレベルと武器、ステ振りさえしていれば苦戦することは少ないと思います。ただ、ターン性にバトルにおいてスピードはかなり重要です。ここを理解していなかったので試練の番人相手に初めて苦戦しました。

円環というシステムがあり、3重の円があり内側にいるほど早くターンが回ってきます。これは味方だけでなく敵も内側に入れます。内側に入るには相手をよろめかせた後、攻撃する。それか気力上昇を使うの2択ですね。

ここで敵が内側に入ってくると厄介なのでそうしないよう対処することが大切になります。また、ミカヅチの雷やムネチカの召喚は場合によって邪魔になることがあります。これらは勝手に攻撃する上に内側に移動もするので。

苦戦したこと_HALU

戦闘はそのくらいであとは実績やABLの解放ですね。

ABLはHALUというキャラクターと他のキャラを全体的に底上げするシステムの一つになります。例えば気力が上がりやすくなるや経験値が増加するなどですね。

このABLの条件で大変なのが30体以上HALUで倒すというものですね。この条件に関しては意図的に使って倒さないと達成できない気がします。更に私の場合はフィールドアタックで倒しことがほとんどだったので、戦闘になることも少なかったですね。

もう少し言えばHALUはほぼ単発攻撃で、範囲攻撃もランダムかつ2体が最低保障になります。そうなるとかなり面倒なので事前に意図的に使って倒していくことをおすすめします。

後は素材集めですね。特に最後のエリアでしか取れない素材を取ることですね。運が良ければクリア前に全部取れますが、私は何回も出入りして取らないといけませんでした。

モノクロームメビウス_実績

最後に実績のダイコンですね。経験値を大量に持つダイコンが存在してそれを倒して図鑑登録するのに苦戦しました。場所はここにいるので1階と2階を往復して、出現したらエンカウントという感じでやれば難しくないですが、面倒ではありました。

それから注意する点が依頼系ですね。物語を進めて時間が経ってしまうと期限切れになることもあります。また、タイミングを逃すと後に戻れなくなることもあるので、受領したらすぐにやったほうがよいですね。

という感じで苦戦した話でした。戦闘はそこまで苦戦したことはないのであまり覚えてないですが。

余談ですが今年中に「うたわれるもの斬」と「白の道標」が出るみたいです。ただ、内部はごたついてたりしてるのでどうなるかわかりませんが。白の道標はモノクロームメビウスの続編になるのでものすごく楽しみですね。ではでは。

【Wharenui Harikoa というmatariki関係のイベントを楽しんだよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 13 Jul 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I think this event is similar to a matariki event. Anyway, I joined the Wharenui event. This is held at the Civic. Moreover, it costs free.

In addition, there are some events such as misucal, shows and live there. I came there at first time so I thought I want to see some performances once.

Wharenui Event Details

I saw knitted objects in this event. Like this.

These objects normally put in this house object. I listened to music and voice inside by accident. The light using live was used usefully.

【myIRのアカウント有効化で苦労したよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 08 Jul 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I received an IRD number before. I needed to register on myIR, but I felt bored because of calling.

However, I gonna graduate the school and I will start to work so I decided to activate my myIR account. I’m not sure other way how to activate, but someone quotes this page.

myIR_Process

Firstly, I accessed this webpage and filled in an IRD number, name and birthdate.

I got the order which the view was written after filling in an userID. I later called and the voice AI asked requirement.

【アクティビティでIce skatingを楽しんだよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Thu, 03 Jul 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

The ice skating rink was set at Aotea square in Auckland. I have never seen it in Japan, but it might be ordinaly oversea.

As I wrote about matariki, I played a lot. This was also a schools activity.

I have played once, but I don’t remember. I remember that my father had injury before.

Ice skating fee

Adult cost is $25. Student cost is $19 on every Wednesday. The charge includes ice skating shoes and a helmet. When beginners are not good at playing ice skating, they can use kind of carts. We don’t worry about falling over because center of gravity is put front.

【Auckland Zooでいろんな動物を見てきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Mon, 30 Jun 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to the Auckland Zoo last Sunday. We can see variety of animals, but I took photos because there were a few rare animals.

Zoo Australia and South America

I went to Australia area at first. For instance, emu, kangaroo and tasmanian devil.

Moreover, I recorded a video due to parrots strange behavior. I feel mysterious because I watched its tongue was unique moving.

I went to South America area later. There were mainly monkeys. For instance, squirrel monkeys, golden lion tamarins and spider monkeys.

水の暇という放置つりゲーをだらだら遊んでいるよ

Thu, 26 Jun 2025 00:00:00 +0000

水の暇

スマホでしか放置ゲーを遊んでいなかったのですが、初めてPCでも買って遊んでみました。水の暇というゲームですね。実際の画面はこんな感じ。

水の暇ゲーム概要

画面的には最前面に来て空のほうは透過処理が入っています。もちろん透過は切ることもできます。ゲーム画面はどこにでも移動できます。他のディスプレイに移動させる場合は少し手間ですが、設定から変更することもできます。

つりゲーなので待っている間にひたすら釣りをしてくれます。また、後ろの猫は魚と引き換えにアイテムを探してくれます。価値が高いものを上げるとより良いアイテムを見つけやすくなります。とは言え後半は魚の価値が高くなるのであまり使わなくなりますが。

水の暇進め方

最初のほうはひたすら釣ってお金を稼いでロッドのレベルを上げます。そうすると釣りレベルが上がり新しい場所に行きやすくなります。ただ、レベルが高い魚を釣ると引き上げにかかる時間も多くなります。

そのためには引き上げ速度を上げる必要があるという感じですね。また、魚を水槽に入れるとアイテムを生み出してくれます。このアイテムはチャームづくりやクエストに使ったりします。

チャームはクエストをクリアすると増えたり、レシピをもらうことができます。装備することで特定の魚を釣りやすくなるなどの効果があります。

収集要素

最後に収集要素や実績ですね。収集要素としては魚、アイテム、宝物、チャームがあります。とは言え基本的にはクエストをこなせばアイテムや宝物、チャームはコンプリートすると思います。

魚ですがノーマル系はクエストで集まると思います。ただ、レベル10の魚に関しては条件付ですね。この条件はボトルの手紙から判明します。特定の魚やアイテム、時間で釣ることができます。

一番大変なのはレインボー系ですね。ひたすら待つ必要があるので大変ですが時間をかければクリアできると思います。最後の色は全てのクエストをクリアした後、特定の場所で釣るともらえます。レインボーよりは楽だと思います。

という感じで楽しみました。まだ全ての実績をコンプしてませんが、後は放置するだけなのでダラダラと待とうと思います。操作すれば早くクリアできると思いますが、しなくてもまったりできるので画面の余白に余裕があればやってみるといいと思います。安いですし。ではでは。

【Matarikiというマオリの元旦を満喫する】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 22 Jun 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I took it easy because of holiday on last Friday called “Matariki”. “Matariki” is new year’s day of Maori and it depends on annual date. However, it’s same that the date is Friday on June.

Ice Skate

I saw the ice skate at first. I think staffs set up it and they can build easily. There are loads of people inside so I didn’t enter, but it looked fun.

【Ambury Farmで農場の動物たちと触れ合う】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 17 Jun 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to ambury farm because my Thai friend recommended it. It’s free so anybody can enter it.

ambury farm bull and horse

I saw bulls at first time. My imagination is that cows are female but I saw bulls there. The warning is written on the sign; Don’t approach their territory.

I have seen them a few times so I was surprised when I saw them. They moved their tongue to eat grasses so it was interesting. I felt complexed because tasty tongue is made of them.

【Bungee jumpingでドキドキの体験をしてきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 13 Jun 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

My friend went back Japan suddenly and he said he wanted to do bungee jumping. Therefore, I did bungee jumping with him.

The company manage it as the same company manage the base jumping at the sky tower.

Bungee Jumping Preparing

I did it on weekday at afternoon. It should be fine when I booked on the day. I could choose reception which I use a bus or go to there directly. I decided to use the bus.

【Driver licenceを気軽に取ってきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 10 Jun 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I have been there for 5 months so I decided to obtain a NZ driver licence because I am going to extend for one year. You can access on the Japanese embassy how to get a driver licence so it should be fine basically if you follow it. However, you do not need a driver licence if you stay here for one year or less due to cost some money.

【ARMAGEDDON EXPOというアニメイベントを楽しむ！】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Fri, 06 Jun 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I enjoyed a event called “ARMAGEDDON EXPO” which is held annual. It was held at the “SHOWGROUND” and almost all events are held there. The previous Easter event was also there.

There were a lot of people. Of course, many people did cosplay. Some people did high quality cosplay and other people dressed simple costume. In my opinion, if they enjoyed it, it should be fine.

Armageddon Hall

There were a lot of stalls to eat. However, it is same food as Easter.

Mages of Mystraliaを100%クリアしました

Tue, 03 Jun 2025 00:00:00 +0000

最近ゲーム熱が出てきたのでMages of Mystraliaをプレイしました。相変わらず難易度は少し高いものを指定しました。一応英語でプレイをしてみましたが、そのせいでストーリーはほぼ覚えてないですね（笑）日本語版もありますので興味があればぜひやってみてください。

今回もEpicの無料配布でプレイしました。Steamだと実績がありますが、Epicだとないみたいですね。なので100%クリアだけを目指してやってました。

Mages of Mystralia 概要

ざっくり概要を話せば魔法に目覚めた少女が世界を救うため、師匠とマスターの力を借りて世界を救う話です。

ストーリー自体は王道ですが、この世界は魔法使いが嫌われています。更に目覚めたとき家を爆発させたというのもあり、割と絶望的な始まりを迎えます。その後、同じ村の人に会いますが嫌われている描写もあります。

Mages of Mystralia 詳細画面

Mages of Mystraliaのプレイ画面はこんな感じ。崖から落ちるとダメージを受けるので注意が必要ですね。もちろん海や池に落ちても同様にダメージを受けます。

魔法はこんな感じ。今回は4種類の魔法、4種類のタイプとたくさんのルーンで構成されています。ルーンに関しては魔法、タイプ、他のルーンとの組み合わせで色んな効果を作り出します。そこが面白いところのポイントですが、よくわからず使わないで終わったルーンもありますね。

このタイプの宝箱は貴重なものが入っています。ルーンや強化アイテムですね。もう少し質素なものであれば強化アイテムやお金が入ってます。

強化アイテムを消費することで体力かSPを増やすことができます。最大5回までなのでSPから強化しても問題ありません。全てのアイテムを集めれば最終的には両方最大まで強化できます。

Mages of Mystralia 不明箇所

Mages of Mystraliaをプレイして少し不明だった部分や攻略について話していこうと思います。まずはこの部分ですね。物語の後半でHavenの観測機からスカイシェードを入手できます。私が見逃しただけで誰かが話していたかもしれませんが、私は調べるまで気づきませんでした。

その後、龍の紋章がある場所(The Rise)に向かってスカイシェードを使うとエリクサーを手に入れることができます。エリクサーは体力とSPの最大値を増やします。

パズル攻略

最後にパズルや戦闘の攻略についてです。基本パズルを解くときは火炎弾を出して火をつけるのがセオリーです。そこにいろんなルーンを追加してうまいこと玉や時間を調整して火をつけます。

このゲームのパズルですが難易度によって微妙にパズルが異なります。そのため、難易度を上げると敵の強さだけでなくパズルの難易度も少し上がります。

ただ、抜け道があり戦闘ではほぼ無双かつパズルをごり押しする方法があります。それがRainというルーンになります。

魔法のタイプはImmedi(直接攻撃)、Actus(遠距離攻撃)、Creo(地形に作用)、Ego(自身に作用)の4つがあります。rainというルーンはCeroとの相性がかなり良いもので下の画像のようになります。

もちろん炎だけでなく他の属性でも同様の感じになります。範囲が広く断続的に攻撃をし、5秒ほどその場に残るという特性があります。更にこれで松明に火をつけることができるので、ほとんどのパズルをこれでごり押しすることができます。

ただ、このルーンを取得するのは後半になりそうですが。

“Rain"というルーンについて

更にこのルーンは色んなルーンを付けることで更に強くできます。moveを付ければ正面に発生させ、timeを付ければ滞在時間の延長、sizeを付ければ範囲の拡大ができます。更にrandamを使えばコストを抑える効果があります。

randamは発生する方向がランダムになるが、SPの消費コストを抑えるというものになります。ただ、rainの場合は範囲を広げればそこまで気にならなくなります。そのため、大量に発生させやすくなります。

もう一つrainを使うなら炎がおすすめです。他の属性は道を作ったり、謎を解くのに使うことが多いです。その点炎は全く使い道がないので気軽に設定できます。

個人的にはこれを使う場合はイグニの杖がおすすめです。通常同じ属性の敵は耐性があるのですが、イグニの杖は炎耐性を無視し、炎攻撃の威力を50%上げます。耐性によってどれくらいダメージが減少されるかはわかりませんが、おそらく半減だと思われます。

お金を払って200%ダメージにするというものもありますが、入手のしやすさで言えばこれが楽だと思います。

試練というクエストがあり、12wave敵と戦うというクエストがあります。1度クリアすると2度目の挑戦で10分以内という挑戦が出てきます。これもrainを使えば楽々クリアできるのでおすすめです。

という感じでアクションゲームを楽しみました。また、他のゲームをやりたいなと思いつつも英語も頑張らないといけないので悩ましいですね。ではでは。

【Escapadeで脱出ゲームを体験してきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sat, 31 May 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Escapade_Overall

I did the escape room at first time in New Zealand. I’ve never done that in Japan. I tried it because we could do it in afternoon activity.

However, I can’t upload photos and contents so I’ll write my thought. There is the Escapade nearby the Queen Street in CBD.

I think the cost which is $33 is as well as Japan’s. However, There is only one room so you might enjoy it in Japan. I’m not sure as I’ve never done it.

【The WereCleaner】｜アクションゲーム × 英語力アップ／IELTS対策

Tue, 27 May 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

The Epic Games distributes free games each weeks, so I played The WereCleaner. It is free on the Steam.

WereCleaner_Overall

This game has a short story and a few stages so I finished playing it quickly. Moreover, we can complete achievements for 2 hours.

However, The game’s language is only English so you must be careful. If you just play games, you don’t need to translate it. On the other hand, if you want to see description of story and collection, you need to translate it.

Win11Debloat を使ってPCのパフォーマンスを多少改善する

Sat, 24 May 2025 00:00:00 +0000

Win11Debloat

たまたま見つけた記事でFreeTimeTechという企業のwindows11debloaterが紹介されていました。ただ、アプリを導入するのは少し躊躇したので調べた結果、Win11Debloatというツールに至りました。

こちらからツールの詳細を知ることができます。Githubからの導入なので多少ハードルが上がりますが、心理的なハードルは下がる気がします。

注意事項としては重要なアプリを消さないこと、効果が限定的であるかもしれないということですね。もともとあるアプリがそこまでCUPやメモリを使用してないと考えられるので、効果が限定的だと考えられます。私はこれに気づく前にやってしまいましたが…

Win11Debloat_導入方法

導入方法は簡単でpowershellまたはコマンドプロンプトを管理者権限で開き、以下のコマンドを実行します。その後、画面の指示に従って実行していきます。

& ([scriptblock]::Create((irm "https://debloat.raphi.re/")))

他の方法もありますが、そちらが良ければ確認してみてください。コマンドを実行すると以下のような画面になり、別のターミナルが開きます。

Win11Debloat_内容

ここから数字を選択します。一旦0を選んで情報を確認したほうが良いとは思いますが、面倒であれば1を選択すれば十分だと思います。

1を選択するとこんな感じで何を削除したり変えたりするのかが表示されます。問題なければ決定します。一応削除前のCPUとメモリを見てみました。こんな感じ。

2を選択するとこんな感じです。ここから更に選択して削除していきます。3を出すとリストを表示してどれを消すか選択できます。ぶっちゃけ詳しくなければやらないほうが良い気がします。重要なシステムを消す可能性がありますので。

2を選択するとこんな感じでどのようなアプリを消して変更するか選択していきます。こちらは最悪翻訳しながらできるので、面倒でなければこちらでもよいかと思います。

終わりに

終わったらボタンを押して終了ですね。終わった後がこんな感じ。正直そこまで変わった感じはしないですね。メモリは私がタブを開きすぎなので良いとして、それがあったとしても大きく変わった感じはない気がします。

とは言え少しでも軽くしたければ使うのもありだと思います。Windowsには余計なものも入ってることが多いので。気になるのであれば試してください。ではでは。

【米を鍋で炊ければどこでも米が食べられるよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 21 May 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

When I lived in Japan, I often cooked rice useing a rice-cooker. For instance, white rice, brown rice and mixed rice.

Introducing rice

I thought I hadn’t cooked rice in NZ. However, there are a lot of rice in the supermarket. As you know, Japonica rice are sold only unique supermarkets, but there are much indica rice.

The represent of indica rice is basmati rice, but I used jasmine rice this time. They are used in Thai and Vietnam. I can cook fourteen bowls of rice per 1kg and it costs $3.5(approximatly 300 yen).

【Bungee jumpingをスカイタワーで体験したよ！】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sat, 17 May 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went bungee jumping because I drank with my friend and he invited me last night.

I’m not acrophobia so I should be fine at high place. However, I have never done that so I was fairly nervous.

bungee jumping_reservation

We can book online. Nevertheless, we booked at the reception and it cost $165 because I gave a proof of address. I’m a student and I’m glad to be cheaper than I expected.

Listening30の模擬試験を復習していく

Mon, 12 May 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I took the mock litening test No.30 so I will review it. This score was fifteen per forty. I used to take the mock test and I felt a bit easily. However, I took bad score so I will review it.

Listening30_Q1-6

The speakers talk about addmision procedures whici a new student applys for.

The answer for Q1 is “POSTGRADUATE”. The student said it as it appears.
The answer for Q2 is “ENGINEERING”. The student said the science faculty first but the reception said engineering and he answered “Yes”.

【ニュージーランドでも移動式サウナを体験 ~Sauna~】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 07 May 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

If there is a sauna, I’ll go there but I didn’t know about details so I went there with my friends. They know if so I was told it by them. We were five people who consist of one Laotian and four Japanese.

Sauna_Optional

This sauna is a traveling sauna so it differs due to date. I enjoyed the sauna in Takapuna last Monday.

There was a pool, shower and the sea but we had to walk for five minutes.

Little Language Lessonsを使ってみたよ

Sat, 03 May 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I tried to access learning language website which Google published using Gemini. You can try to access this. First view is like this.

It’s not occasionally correct because of AI. You can click “check” and “Continue”.

If you can login completely, it shows three topics. They are lesson, slang and learning with camera.

Little_Language_Lessons Tiny_Lesson

Firstly, I tried “Tiny Lesson”. You choose language. For example, English has three accents which are American, British and Australian. I live in NZ so I choose English(U.K).

【Easter Showでイベントに参加してきたよ】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Wed, 30 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Japanese people aren’t familiar to Easter but it’s the public holiday in NZ. Moreover, I enjoyed a event in showground. It consists of traveling amusement park, petting farm animals, muscle shows and dinosaur exhibitions.

Easter_amusement park

Firstly, It’s a amusement park. I enjoyed it for long no time. However, I haven’t heard about fasten amusement parks. I wonder whether they commit raws?

It’s traveling amusement park but I was hesitating because it’s strong. There are like a shooting gallery and a merry-go-round. There is a ferris wheel but it’s a little fast.

模擬テストの復習を引き続きやっていく_IELTS-Listening22

Sun, 27 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I did until Listening22 Q11-Q20 last time. I took other mimic test and I want to review it so I will finish reviewing No.22 this time.

Listening22_Q21-25

Q21-30’s questions are politics. If you know about politics or parliament of NZ, it’s easy for you. I don’t know about that.

Q21’s answer is “Constitutional Monarchy”. This answer is given exactly as it appear. I couldn’t answer because I didn’t know about vocabrarys.

IELTSの模擬試験でListening22を復習していく_Q11-20

Mon, 21 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I talked about taking the mock test which isn’t good score last time so I’m reviewing more this time. The questions is appear through voices so you can expect easier than you expected.This is the mock test.

Q11-16

These question has choices which is correct. A is “arts”, B is “land” and C is “water”. We choose a answer and guess kind of competitions.

Q11’s answer is C. You can answer if you can hear a question, “kayak” and “paddle”.

IELTSの模擬試験でListening22を受けてボロボロだった話

Fri, 18 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I took the mock Listening 22 of IELTS last week but my score was bad. This test included forty questions and results was eight points. A teacher said IELTS score is 3.5.

Overview IELTS Listening

You can take it this website. I took No.22 of the mock test. I didn’t feel complexed contents of it.

However, we must understand contents and vocabulary. If we don’t understand, we can’t answer it. Moreover, it has more writing questions than select questions. It isn’t many words about one to four. Therefore, I review.

【寿司の作り方を学べばレストランでも使えるかも！？】｜ワーホリ in NZ × 英語力アップ／IELTS対策

Sun, 13 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Recently, I learned how to make sushi.

Learning

First, I learned how to cut raw fish. That is finishing three-piece fillet or buying a piece of fish.

I was carefully taught how to use a knife. If you cut fish or buy a piece of fish, I want to do that. I can also use for survival.

I was taught how to make nigiri sushi, temaki sushi and maki sushi after cutting. Therefore, I was taught how to make Californiaroll. Basically, that is same except direction of rolling.

ASB Polyfestというマオリとパシフィックの祭りを見てきたよ

Wed, 09 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to Manukau Sports Bowl to watch dancing in NZ because of festival. I think it’s same with dancing which I saw before.

I looked around shops while watching other countries dancing and singing. The shops sold food, clothes and drawing body paint. This event wasn’t free.

Polyfest dancing

First, I watched Samoan dancing. Samoan people enjoyed playing instruments and dancing. The music is great rhythm.

Second, I watched Niue dancing. This is similer to Samoan dancing. However, Niue people had a spear and posed like intimidated to rival.

SEALIFEに行ってだらだらと楽しんできたよ in Auckland

Sun, 06 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to the aquarium so I introduce it. This place is SEALIFE. We can look around there for several hours because it’s not large.

SEALIFE History

There were historical materials firstly. I don’t remember there are them at the aquarium in japan.

This is like a snow tunnel through there. However, it isn’t cold inside so we enjoy walking through there.

SEALIFE Penguin

In my opinion, next is the most interesting thing. We can watch penguins. We can watch swimming and todding. After that, I could watch feeding time but I went to next place not watching it.

SUSHIを初めてニュージーランドで食べたよ

Thu, 03 Apr 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I haven’t eaten SUSHI since I came here so I ate it. However, I ate SUSHI of package.

Salmon and avocado roll is right side, unagi is middle, raw salmon and avocado sushi is left side.

sushi salmon and avocados

The Salmon tastes very normally. Probably, It’s similar to it and super’s salmon. I felt containing avocado is oily.

Unagi is chewy. I prefer Yanagawa’s unagi to it.

In my opinion, I don’t like avocado sushi. The avocado is used to abroad but I’m not sure. You try to eat it.

Waiheke Islandに行ってワイナリー巡りをしてきたよ

Sun, 30 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to Waiheke Island. I was recommended but I went to there because of doing winery tours. Basically, id doesn’t need to book about tasting. Some tasting need to book when there are good places or some bottle of wines.

Actually, I saw vineyards and olive trees first time and it was amazing. I think this grapes is picked up and crushed ripen.

Waiheke olive

Firstly, I planned to do just wine tours. However, I went to Waiheke with my friend suddenly and he booked to do a olive tasting on the day. Therefore, we went to the olive tour first.

Gallery in Auckland に行ってだらだらと鑑賞してきたよ

Thu, 27 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Recently, I went to a art gallery with the activity. There isn’t large inside. I don’t know that there are famous arts.

introduce_gallery

First, this is an octopus knitted of yarn. I know it’s very marvelous but I don’t know why it’s octopuses. People are afraid of them in some countries. Is it related?

Second, this is the fishing net made of seashells. I don’t know it uses actually but it’s very marvelous. I think you need to collect lots of seashells which are same large.

Takapuna Marketで食べ歩きをしてきたよ

Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Takapuna Market’s situation

I went to Takapuna Market which is held on every Sunday. However, It’s not free market.

Its atmosphere is like this.

I wasn’t interested in accessories and clothes so main is foods. By the way, I don’t know why carpets were sold.

Eating foods in Takapuna Market

I ordered three foods and two jueces. I was going to order one juece but I ordered two them because of my mistake.

Rangitoto Islandに観光をしてきたよ

Wed, 19 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to Rangitoto Island. I suggested to go somewhere with my friend who will leave from LSI and go around NZ. In my opinion, I wanted to do activity but I can’t do that because I had no time.

To Rangitoto Island by a ferry

I went to Rangitoto Island by a ferry. It costs $58 and we arrive to there about 25 minutes. It’s same fare if you buy a ticket online or at the counter.

Mt.Victoriaでニュージーランドの歴史を少し見てきたよ

Sat, 15 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

Recently, I wached NZ’s history at the Mt.Victoria, so I’m writing.

We basically went to the Mt.Victoria vai a ship and bus. We can go to there only a bus or car, but they maybe costs cheaper.

History of Mt.Victoria

These are cannons and a viewing. I wonder they are different there.

This is a basement. It has horse stables and weapon strages end of street. There are rest places.

Pasifika Festivalに行って楽しんできたよ！

Wed, 12 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I looked Pasifika Festival on 8th and 9th March. I looked events Waitangi day previously, but it’s same.

There were 5 or 6 stages and There were sold clothes and foods beside there. I understood there were stages and foods but is it culture which is clothes?

Pasifika Festival’ meals

I watched stages while eating foods. I introduce eating foods. Firstly, this is Paneer cutlets.

I guess this is indian foods and fried potatoes. Sauce is a little sweet. However, it has chopped chili peppers so if you don’t like spicy foods, you shouldn’t eat it. I like spicy foods so I ate it so good.

SoutheastAsia Festivalに行ってきたよ

Sun, 09 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I went to the SoutheastAsia Festival!

Fortunately, I saw my friend and I knew about SoutheastAsia Festival. Therefore, I went to this.

SoutheastAsia Festival is that SoutheastAsians cook meals and dance traditional dance. However, a prat of companys took a booth. Maybe, they are sponsored.

Scene from SoutheastAsia Festival

There is tradisional dance. Someone sang a song before this. I don’t have oppotunities to watch other dance because I wasn’t into inside.

LevelTestsをLSIで初めて受けた話

Thu, 06 Mar 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

There is LevelTests in LSI. When you’d like to move up next level, you can take it. Handbook is written details.

I’m pre-intermediate which scores TOEIC about 500 or IELTS about 3-4.

contens of LevelTests

I think LevelTests isn’t difficult. However, you need to understand contents of textbook. In the other hand, it is easy if you do that.

LevelTests has grammar, vocabulary and writing. Therefore, if you can study, you can move up easy. In my opinion, Japanese people has advantages.

Cursorの話題に乗り遅れたけどpyxelの修正に使ってみたよ

Sun, 02 Mar 2025 00:00:00 +0000

Cursorを使ってみた

Cursorが凄いとだいぶ前に話題になりましたが、重い腰を上げてようやく使ってみました。

コードエディターとして使っても優秀ですし、テキストベースで自身の考えを整理するのにも使えそうですね。

興味を持ったのが音声入力でテキスト変換し、文字おこしした文を整理してもらうという記事です。日常的にも使えそうですし、コードの修正にも活用できそうでしたので使うことにしました。

Cursorのインストールとダウンロード

まずはインストーラーのダウンロードから。Windows、Mac、LINUXがあるので使っているPCに応じて選びましょう。

ダウンロードが完了したら、インストーラーを実行しましょう。基本的には何も変更せずポチポチ推して大丈夫です。こだわりがあれば変更するくらいですね。

Cursorの初期設定

インストールが完了したら実行して開きましょう。デフォルトのIDEはVS Codeになりますが、他のIDEを使ってる場合はそちらを選択しましょう。似たようなUIにしてくれると思います。

AIに対する言語は必要であれば選択しましょう。日本語なら"日本語"や"Japanese"で大丈夫だと思います。

Codebase-wideはプロジェクト全体を読み込ませるかどうかですね。単体のコードだけを読み込ませるなら不要だと思います。設定が完了したら"Continue"をクリックしましょう。

こちらはVS Codeを使ってると表示されます。VS Codeで使用してる拡張機能をそのまま使用するかの確認です。使うのであれば"Use Extensions"ですね。他のIDEはわかりませんが…

こちらは利用状況を送信するかの設定です。“Privacy Mode"であれば送信されなくなります。私は個人で使う分には気にならないですし、もっと発展してほしいので送信するようにしています。ただ、業務委託では使えませんが。

設定が完了したらログインが必要になります。Freeであってもですね。今のところはproにする予定がないのですが…

リポジトリのクローン

ログインが完了したら初期画面はこんな感じ。後はここからプロジェクトを開くなり、Gitからリポジトリの接続をすることになります。ちなみに日本語UIへの変更はVS Codeと同じ手順で変更できます。

真ん中のcloneをクリックするとGitからcloneすることができます。Githubの場合は8桁のコードを求められます。画面に表示されますのでそれをペーストすれば問題ありません。

初期画面はこんな感じ。拡張機能のCotinueと似たようなUIに感じますね。

freeの場合、最初の2週間はproを使うことができます。アカウントの設定画面でどれくらい使ったかを確認することができます。

Cursorを使ってコーディング

次は実際に使ってみましょう。Agent、Ask、Editを使い分けます。使い分けとしてはこんな感じみたいです。

Agent: AIが考えてコードの変更や提案をする
Ask: シンプルに質問する
Edit: コードやテキストを変更したり指示する

モデルは4oですね。モデルによってはproにするか設定を変えないとダメみたいです。

実際に実行してみるとこんな感じです。変更内容に問題なければ確定します。ちなみに動かしてみましたが、特に問題もなく動きました。リファクタリングが楽でめっちゃ嬉しい！

最後にAIに指示を出して意図通りの動きをするコードが作れるか試してみました。複雑になりすぎないように2つに分割しました。私が描いたイメージはAIが読み取ってくれるわけではないので、そこはコードをコピペして指示を出しました。こんな感じ。

少しだけ手作業で修正しましたが、ほぼ完ぺきに作ってくれました。障害物は名前から推定したんだと思います。流石に配色とその位置から形を推測するのはまだ無理だと思うので。

終わりに

ただ、正直に言うとなめてました（笑）ほぼ完璧に指示をこなしてコードを書いてくれるとは。何よりリファクタリングが嬉しいですね。もちろんこれだけのためにお試しで導入するのもありだと思います。読みやすくもなるし、今後の作業も楽になると思うので。ではでは。

kiwidipを試しにいくつか作ってみたよ！

Thu, 27 Feb 2025 00:00:00 +0000

English_Practice

I came in NZ and I didn’t eat unique foods. Therefore, I made something.

how to make kiwidip

Kiwidip is sinple. It is used potetochips. It is made of cream, soup powders and vinegar.

How to make easy. You mixed a can of cream, all soup powder and a small spoon of vinegar.

I tried various so I mixed a half can of cream and all soup powder. I don’t care that It was a bit strong. Some people feel they want a bit vinegar.

ParnellBathsでプールを満喫してきたよ！それからパーティ？

Sat, 22 Feb 2025 00:00:00 +0000

English_practicing

We have a activity in LSI on every Fryday. Therefore, it is a number of people limits. However, if you’d like to join it, you should write your name on list.

cost and people of ParnellBaths

I went to the pool which is ParnellBaths. If you are under 16 years old, for free. However, you are over 17years old and have student ID, you are discounted. It costs $6 with spa and $4 without spa.

IRD番号(納税者番号)を申請してみたよ

Thu, 20 Feb 2025 00:00:00 +0000

English_practice

I’d like to work in NEW ZEALAND(NZ), I applied IRD number. But I don’t know that I can be waiter.

Something difficult in prepared IRD number

IRD number is taxpayer identification number. IRD number is same “my number” in Japan.

You need to have something to apply IRD number. It is difficult for me to get banking certificate.

First, you need a proof of address to open bank account. You need to buy something to prove.

20250216_土日にやったことを英語で書く

Mon, 17 Feb 2025 00:00:00 +0000

20250216_Engilish_fair

First, after waking up, I watched game commentary videos for about 30 minutes. During that time, I also played my daily LinkedIn game. The games were Tango and Queens.

Then, I did my workout. As usual, I completed 10 sets of burpees and 10 sets of planks, with each set consisting of 40 seconds of exercise followed by 20 seconds of rest. After finishing my workout, I took a shower.

Sailingでニュージーランドの海を満喫してきたよ

Fri, 14 Feb 2025 00:00:00 +0000

English_fair

On Friday, I went sailing, enjoying the ocean aboard a sailboat. However, this week there was a big test. Although I participated in the sailing activity in the afternoon, I spent the morning at Takapuna Beach.

There was BIG TEST this week

Actually, LSI held a big test this week. In other words, the test determines whether one can advance to the next level. Nevertheless, due to the class size, only a limited number of students can progress.

ホームステイ生活が1か月経ったのでその時の話

Mon, 10 Feb 2025 00:00:00 +0000

ホームステイ生活について

ニュージーランドに来て大体1ヵ月が経ちました。ホームステイが1ヵ月間だったので日本との違いを思い出せる範囲で書いてみようかと思います。

ホームステイ_水道と運転

共通しているのは水道と運転ですね。

水道水を飲むことができます。これは水の節約にもなるので個人的にはポイントが高いですね。日本で水道水を飲んでたわけではないですが、こっちは物価が高いので…

ただ、シャワーを使う場合は注意したほうがいいですね。ホスト次第ですが20分までと言われる家庭もあると思うので。私は特に言われませんでしたが、気を付けるようにはしてました。この辺の制約について女性は大変そうだなと思います。そんな話をしているのが聞こえたので…

トイレについては家庭によると思いますが、私は特に不便はなかったです。流れないや詰まったなどはなかったです。

それから運転です。もし郊外に住んだり、遠出をする場合は車が必須になるかと思います。ニュージーランドでは日本の車が良く使われているので、右ハンドル左側運転になります。日本と同じなので他の国よりは運転しやすいですね。ただ、道路関係の法律とかは違うと思いますが…

虫

こっちに来て感じたのは清潔感の違いですね。私のホームステイ先ではハエがちょくちょく飛んでます。たまにスプレーを巻きますが、湧いてきますね。この辺は家の人にもよると思いますが、苦手な人も多い気がします。

ちなみに布団に多くのダニがいたみたいで、来て数日ぐらいですごく噛まれましたね。すでに用意してあるベッドで寝る前にダニ除けのスプレーを使うことをおすすめします（笑）

ホームステイ先の食事

次は食事ですね。朝食についてはホームステイ先によって違うと思います。私のところは食べたいものがあれば勝手に食べてというスタンスですね。果物、シリアル、パンがあるので食べたければという感じですね。昼食はないので必要であれば買うか食べに行くかする必要があります。ちなみに私は昼食食べなくても問題ないような生活をしてたので、特に気にしてないです。

夜ご飯は様々ですね。日本米はないですが、他の国の米はちょくちょく食べます。バスマティライスは有名ですね。後はパスタ系の麺やハンバーガー、ピザですね。たまに炭水化物が出ないこともありますが、その時は大体ジャガイモ出てきます（笑）

少し驚いた部分で言うとサツマイモがありますね。マオリではクマラというらしいですね。それからニンジンが調理法によっては甘いことですね。日本だとハンバーグ屋さんとかであった気がします。

それからKiwi(ニュージーランド)の人たちは日曜にロースト系の肉を食べるみたいです。よくローストチキンを出されました。もちろんローストポークやローストビーフもありましたが。

ホストとの生活

私のホームステイのホストはあまり頻繁に出かけたりはしないタイプでした。買い物や仕事は別ですが、基本的に家にいてスマホを見るかテレビやドラマを見ていることが多いですね。もし、どこかに出かけたければ一人で行くことも考えたほうが良いかと思います。あるいは友達を早く作って一緒に行くかですね。

気候

後は気候ですね。夏の日が出ている時間ですが、朝の6時半ぐらいから夜の8時半まで明るいですね。遅くまで散歩してても明るいので、出歩きやすいとは思います。

そして夏ですが湿気が少ないです。そのため、日本ほど暑くなることはないですね。直射日光を浴びていれば別ですが、屋内や木陰にいる場合は若干寒気を感じることもあります。なので長袖を持っておくことをおすすめします。私は常に着てますし、日焼け対策にもなるので。

後は店での注文ぐらいだとは思いますが、外食をほぼしないのでわからないですね。注文前はExcuse meよりはHiやHelloを使ったほうがよいくらいですかね？Excuse meを使った時、微妙な顔をされたので。

これは余談ですが先生曰く「Kiwiの人たちよりブラジルの人たちのほうが明るい接客で良い」的なことを言ってました（笑）やっぱり元気にあいさつしたほうが良いのはどこも変わらなさそうです。

英語力

最後に英語力がどれくらい向上したかですかね？

私の考えでは日本人の英語力はある方だと思います。大学入試で上の方を狙うならなおさらです。参考として私は国立の底辺大学、通称「STARS」に所属していました。この記事を書くときはじめてSTARSという単語を知りました（笑）

日本人は中学から本格的に英語を学び、大学まで英語の語彙力や文法を学ぶので比較的高いと考えてます。ただ、聞く話すの機会がないので喋れない人が多いと言われます。ちなみに今私がLSIで学んでいる文法は中学で学ぶレベルです。ReadingとWritingなら難易度は低めに感じます。

こっちに来た当初はホストが話していることの30%理解できたかな？ぐらいです。今もそうですが単語から何を言いたいか予測して聞いてる感じですね。話すほうは全くできませんでした。よく使われるExactlyやThat’s greatも出てこない状況ですね。大体Yeahと言ってました（笑）

ちなみに今は50%くらいは理解できるようになったと思います。とは言っても話すスピードも速めでわかってない部分も多いですが。

ネイティブでない人の英語はまだわかりやすいと思います。特にLSIの学生だと文法が適切ではないですが、単語はわかります。相手もこちらと同様単語から言いたいことを予測して話しますので。ただ、国によってアクセントの癖があるくらいですね。

留学の目的と展望

留学したいと思う場合は留学先で就職、可能ならバイトではなく正社員で雇われることを目指すと良いかと思います。正社員レベルならカジュアルな英語だけでなく、フォーマルな英単語や文法も必要になると思いますので。

1ヵ月である程度聞くと話すができるようになったので、日本人がいない環境に身を置くのがおすすめです。英語を使えないと孤独になり生活するのも一苦労という状況は過酷ですが、確実に英語力は上がると思いますので。

英語力を伸ばす必要があるかと言われたらなくても今のとこ問題ないと思います。日本はまだ安全で緩やかな停滞を迎えつつもなんとかやっていける状況だとは思います。一生日本で暮らすなら無理に努力する必要もないですし。

終わりに

私は海外で生活できるようにしておきたいと思ったので留学とホームステイをすることを決めました。現状の日本だけで一生を暮らしていくことに不安があったので…

長々と書きましたが、これで以上ですね。日本を出ましたが食事や文化、国民性は好きなので可能ならやっぱり日本で平和に暮らせたらなとは思います。今の政治や経済を見ると帰りたいという状況ではなさそうですが、ぜひ頑張ってほしいなと他人事のように思います（笑）

というわけでこっちで英語力を少しずつ伸ばしながら仕事あるいは永住を目指しながら頑張りたいと思うこの頃です。ではでは。さらばpretty cat

Waitangi Dayという休日だったのでだらだら遊んできたよ

Fri, 07 Feb 2025 00:00:00 +0000

Waitangi Dayとは

ニュージーランドでは2/6は休日です！Waitangi Dayという日になっています。この日はイギリス王室とマオリの酋長たちが条約を結んだ日らしいです。今も翻訳の解釈で議論があるみたいですが、不平等や課題に向き合う日を休日として制定したのは凄いですね。

イベントの内容

というわけで暇になったので今回はPoint England Reserveに行きました。今回はここでマオリの歌やダンスをやってました。

後はご飯ですね。独自のごはんというわけではないですが、変わったソースと肉？のようなものがかかったハンバーガーでした。名前までは忘れちゃったのですが、こんなハンバーガーです。

このハンバーガーは非常に食べにくいですね。手にソースがべったりついて中々大変でした。

ただ、味は良かったです。野菜は全くないですが、肉とチーズとソースがたっぷりですね。もちろんこのハンバーガだけではないですし、ダブルにしてボリュームを増やすこともできました。

あるいは他のお店で買うこともできます。ただ、メキシコ料理などもあったのでせっかくならということでWAITHANIハンバーガーを頂きました。

今度はロトルアでハンギを食べてみたいですね。いつ行けるか全くわかりませんが…

ご飯を軽く食べた後はショーをだらだらと見てました。子供たちが歌ってハカを披露したり、ラップやマオリに関わる歌を披露してました。こんな感じですね。

10a.m.から3p.m.の5時間ありましたが、ちょこちょこ休憩をはさみながら聞いてました。ステージ前は影がないので日光がきつかったです。

その他のアクティビティ

それからこの近くはビーチがありました。そこまで広くないですが、家族連れが楽しそうにしてました。釣りをしてる人もいましたが、何が釣れるんですかね？

という感じで休日を楽しんできました。次の休日は4月みたいなので楽しみに待ちたいですね。ではでは。

フラットをニュージーランドで借りた時の話

Tue, 04 Feb 2025 00:00:00 +0000

ニュージーランドでのフラット契約について

私は今週の土曜(2025/02/08)までホームステイを行う予定になっています。そこでフラットを借りたので、その時の話をしようと思います。

フラットを探す理由

まずフラットですが、ざっくり言えばシェアハウスと同じようなものと思っていただいて大丈夫です。基本的には知らない人同士ですが、友達とシェアできる場所もあります。

まずは私がフラットを借りようと思った理由ですね。最初はホームステイを延長しようと考えてました。ただ、1ヵ月だけお願いしようとしたところ、もし延長するなら最低2か月は欲しいという話がありました。

フラットの探し方

そこまでの予定はなかったので重い腰を上げて探すことにしました。最初に考えたのはニュージーランド大好きというサイトです。こちらでフラットの募集がおこなわれているので応募してみました。

最初に応募したところは割と安いところで週$160でした。内見をして確認しましたが、フラットは良いが個室がないのがストレスになりそうだったので辞めました。

少しそこで住めば個室も空くよという話がありましたが、週$240で光熱費は別だったのでここは諦めることにしました。

その後に探したのがTrade meですね。このサイトはフラットだけでなく、中古品の売買や車の売買、家や土地、更には仕事探しまでできます。当然ですが全て英語ですし、やり取りも英語です。

こちらのサイトを使った理由は選択肢を広げるためですね。先ほどのニュージーランド大好きというサイトは日本語でやり取りできますが、契約できるフラットの幅がかなり狭いです。もちろん英語ができないと感じればこちらでもよいですが、挑戦という意味でTrade meを使うのもよいと思います。

私はいずれ英語で契約できるようにしたいし、選択の幅を広げたかったのでこちらを使いました。

内見とやり取りについて

ざっくりと見てよさそうな場所を探して、よさげなところにメールをしました。これは貸す人によりますが、直接電話かSMS、メール、サイトからのメールなど様々です。

私はフレンドリーフラットという大き目の会社がたまたまやってたフラットに決めました。後から感じたことですが、個人に委託して契約してるような感じでしたが…

というわけでメールでやり取りをして内見を行いました。テキストのやり取りはAIに文を書かせられるので、大半の人は問題ないと思います。

SMSでどこにいますか？のやり取りをして現地で会った後、軽く世間話をして内見しました。1つ目は悪くないですが、同居人が女性で1対1かつ日本人でした。気を使っちゃうので他にありますか？と聞いてみました。一応事前に複数見たいという話はしておくと良いかもしれません。

2つ目は大部屋で私含めて5人ですね。1つ目と同様個室はあります。日本人もいましたが、一応他にフラットがないか聞いてみました。3つ目は日本人がおらず、同様の5人部屋です。もちろん個室ありです。条件はほぼ2つ目と同じで週$260で光熱費も含まれています。

本当はもう少し少ない人数が良かったのですが、大人数のシェアルームも経験してみるかということで3つ目にしました。一番の懸念はカップルで住んでるパターンですね。4人いて2男2女ですが、2組のカップルだった場合が最悪ですね。非常に気まずいです…

契約書について

家が決まったら契約書をもらいました。こちらはpdfで契約書に署名するのが一般的です。もちろん人によっては紙でしょうし、日本でも紙が一般的ですがこっちではpdfを使います。

pdfを受け取ったら内容をチェックしましょう。日本でも当たり前ですが、契約書や利用規約を確認するのは大切です。約束事ややってはいけないことなど書かれてますから。英語だと嫌になると思いますが、大丈夫です。私たちにはAIという素晴らしいテクノロジーがあります。

契約書に対して役立つツール

もし、AIを使うのに抵抗がある場合はGoogleレンズを使うと良いです。ただ、もし面倒であればNotebookLMがおすすめです。簿記の勉強の時も活用しましたが、ここでも使えます。もちろん他のAIでも大丈夫だと思いますが、私はこちらの方が馴染みがあったので。

内容をざっくり確認して問題なければサインしましょう。日本とは注意するポイントが違ったりしますので気を付けましょう。注意ポイントがわからないければ検索エンジンAIにでも聞きましょう。feloでもperplexityでもdeepseekでも大丈夫です。便利な世の中になったものです。

ちなみに私の場合は退去日が間違ってたので訂正してくださいと返信しました。2回目も間違ってたんですけどね…

契約書に問題がなければサインしましょう。サイン方法はいろいろありますが、面倒ごとに巻き込まれたくなければ電子署名に対応したアプリを使うのがおすすめです。有名なのがAdobe Acrobatですね。こちらであれば特に問題ないと思います。

ただ、私はスマホの電子署名を使用しました。Docusignというアプリになります。まあ特に理由はないので好きなものを使えばよいと思います。電子署名は改竄されないためですね。ペイントだと改竄の恐れがあるので、可能なら使ったほうがいいと思います。ペイントでも問題なさそうですが…

署名が完了したら

署名が完了したら提出して、残高証明書を提出します。ニュージーランドではフラット契約時に1週間前払＋ボンドを先払いする必要があります。1週間前払分は住み始めた翌週から再度支払が開始するので特に問題ないと思います。

ボンドは敷金みたいなものです。退去するとき特に問題なければ全額帰ってきます。ボンドは大体2週間分ぐらいですね。なので契約時は3週間分を前払することが多いと思います。

支払いが終わって支払い証明書を提出すればこれで契約完了になります。当日に鍵をもらって入居することになります。フラットによっては内見時にフラットメイトと会うこともあると思います。それも契約の判断になると思うので事前にあっておくとより良いと思います。

長々と話しましたがこんな感じです。誰かの助けになればと思います。ではでは。

latinfiesta in Aucklandを軽く楽しんできたよ！

Sat, 01 Feb 2025 00:00:00 +0000

latinfiestaに行った感想

フェスに行ったことがないうえ、あまり外に出たがらないのですがせっかくなので行ってきました。ラテンフェスで南アメリカ系の音楽ダンスフェスになります。例えばブラジル、チリ、コロンビア、アルゼンチンあたりですね。

ブラジルの子供達の歌

14時ぐらいに行ったのでブラジル系の子供達が歌っているタイミングでした。元気に歌ってて楽器も楽しく弾いててよかったです。この時はあまり人が密集してないですね。

latinfiesta_Tangoレッスン

その後はTangoのレッスンをしてました。先生が前で踊りを見せながら、見ている人も一緒に踊るという状況ですね。Tangoは基本2人組で踊るみたいで、ペアをころころ変えながら踊ってた様子です。ちなみに私は苦手なので後方腕組マンとなってました（笑）

Tangoを見ていて感じたのは足運びと2人組がメインという感じですね。あまり上半身は動かさず、ステップのみでダンスをしていました。もしかしたら基本がこれで応用で上半身を使うのかもしれませんが…

ただ、ステップでも横、前、後ろと動き更に足をクロスさせたりして少し複雑さを感じました。楽しそうに踊ってましたが、覚えるのは大変なんだなと思いました。

Tangoのレッスンの後はダンスショーと音楽ですね。後ろだったのでパフォーマンスはほぼ見られなかったです（笑）写真でもあまり見えないですね。ステージの下で踊ってました。

メキシコの音楽

チリのショーの後はメキシコの音楽ですかね？mariachiと呼ばれるものでした。全くわからないですが民族音楽と最近の洋楽が混ざったような感じがしました。

日本では少ない気がしますがロングトーンでビブラートを出していると会場が沸きますね。私もすごいなーと思いながら聞いてました。途中から踊ったりもして楽しそうな雰囲気が伝わってきましたね。この辺から人がかなり増えてきました。

それからメキシコのダンスも見れました。ひらひらのドレスを両手で持ちながら回ったりドレスをぶん回したりしてました。

latinfiesta_Bachataレッスン

最後にBachataのレッスンをやってました。最後と言いましたが私がいたのがこの時までだったので、実際はDJやバンドが会場を盛り上げてたと思います。

こちらもTangoと同じようにステージの前でダンサーが教えてました。初めは一人でも踊れる奴でしたが、二人で踊るものもありました。

BachataはTangoよりも少し情熱的に感じました。体を少し重ねたりしながら動き、ターンを入れたりしてました。動きとしては細かいステップがメインでたまに大きく動くという感じですね。

この時間帯になると人も多く、日も出てより情熱的に感じました。相変わらず私は見てただけですが、皆さん楽しそうに踊ってました。

こんな感じでlatinfiestaでの1日を終えましたが、なかなか刺激的な日だったと感じます。明日まであるみたいなのでせっかくなので見てみようと思います。ちなみに明日はサンバレッスンがあるらしいです。ではでは。

Deepseekが話題なので軽く触ってみたよ

Tue, 28 Jan 2025 00:00:00 +0000

Deepseekを試した背景

英語にカマかけてAIについてほぼ触れてこなかったのですが、Deepseekは割と盛り上がってるみたいなので触ってみました。

一応、o3が出ることやCursor、Browser Use(openAIがoperatorを出してましたが…)があることは知っています。

ただ、開発をほぼやってなかったのでノータッチでしたが、今回は軽量で低コストでo1に匹敵するということで気になったので触ってみました。

とは言えDeepseekが中国産というのは知っています。どうしても不安がぬぐえない部分があったので、軽く調べて判断することにしました。

AI検索エンジンの利用状況

さて、AI検索エンジンと言われて何を使ってますか？

perplexityでしょうか？それともOpenAIのSearchGPT？あるいはGoogleのDeepResearchでしょうか？私が使っていたのはfeloになります。

feloは日本初のAI検索エンジンになります。無料でも使えますし、20個以上のソースから回答してくれます。有料になればさらに思考を深めて解答したり、マインドマップの生成も無限にできます。無料でも回数制限がありますが、使うことはできます。

Deepseekのセキュリティについて

ということでDeepseekのセキュリティ系について聞いてみました。回答としてはこんな感じ。

他のAIと同じく個人情報の取り扱いには気を付けたほうが良いが、そこ以外でデータが抜かれる可能性は低いよと解釈しました。一応ソース元を軽く見たりもしましたが、個人的に不安になるほどの内容はなかったので使ってみることにしました。

ただ、中国には国家情報法というものがあるんですね。これは知っておいてよかった気がします。今後中国産系のアプリやらサービスを使う場合はこの辺も気を付けたほうが良いとわかったので。後は中国の思想に寄ってることですね。特定の話はできないとか。とは言え日本独自だろうが米国独自だろうが多少なりともありそうな気はしてますが…

AI検索エンジンとしての性能

というわけでまずは普通に使ってみます。web版ですね。まずは登録します。私はGoogleアカウントで登録しました。今回はコード支援ツールであるContinueとClineとcursorの違いについて聞いてみました。まずはfeloでdeepthinkあり。

次はdeepseekですね。こちらも同様にdeepthinkありのsearch付きで。

こちらもかなり細かく書かれています。feloはdeepthinkを使ったうえでの結果なので、普段の検索であればこちらでもよい気がします。feloのdeepthinkは無料だと回数制限があるので。ただ、マインドマップという利点があるので、使い分けできればよさそうです。

Deepseekをコード支援ツールに導入

次はコード支援ツールへの導入ですね。一旦continueに導入してみます。まずはapiキーの発行からですね。ここからプラットフォームへログインできます。apiキーの発行手順は簡単です。キーの値だけ忘れないようにしてください。

ちなみに中国国内であれば多少のトークンが付与されます。それ以外の人はクレジットカード、デビットカードまたはpaypalの設定が必要です。というわけでtop up(トークンのチャージ)をしたら使用してみましょう！こんな感じで確認できます。

ちなみに余談ですがtop upという単語はよく目にします。カードに現金をチャージしたりするときもtop upが使われます。なので、覚えておくと海外旅行行った時も便利ですよ！

まずはcontinueに導入してみます。だいぶ昔にコード補完として入れてましたが、あまり使ってなかったですね。ということで入れてみます。

昔tabAutocompleteModelにstarcoder2:3bを使ってましたが、同じ書き方はできないので一旦コメントアウトしました。

Continueタブを開いて設定(歯車)からjsonファイルを開きます。そこにモデルとcompleteモデルの追加をすれば完了です。この設定はここから引用してきました。

    {
      "model": "deepseek-coder",
      "provider": "deepseek",
      "contextLength": 128000,
      // 替换为自己的 API Key
      "apiKey": "xxx", 
      "title": "DeepSeek v3"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "DeepSeek Coder",
    "provider": "deepseek",
    "model": "deepseek-coder",
    // 之前遗漏了，这块加上apiKey后tab补全才会生效
    "apiKey": "xxx", 
  },

トークンのチャージ

もし、アカウントにチャージがされていないとこんな感じのエラーが出ますので支払いを忘れずにしておきましょう。

BigQueryのテーブルのカラム説明欄に一括で追記したい！

Sat, 25 Jan 2025 00:00:00 +0000

bqコマンドを使ってカラム説明を一括入力

業務委託で副業としてやっていた仕事の内、カラムに説明を追加するというタスクがありました。

今後非エンジニアの人も使えるようにするため、カラムの意味を把握する必要がありました。そこで説明欄を埋める必要があるという流れです。

ただ、一つ一つ手作業で埋めるのは手間なのでいい方法がないか探して試したやり方ですね。ということでbqコマンドを使用して進めてみます。

まずは埋めたいテーブルはこんな感じ。カラム名はさておき、説明が埋まってないという状況ですね。

ターミナルでbqコマンド実行

まずはターミナルを開いて一旦テーブルの中を確認してみます。ターミナル自体は簡単に開けます。ここからですね。画像の左から2番目のアイコンから開けます。

コマンドは以下ですね。dataset_idとtable_idは任意で変えることになります。

bq show --format=prettyjson <dataset_id>.<table_id>

コマンドが実行されると人によっては承認が必要みたいです。承認しましょう。

テーブル確認

ターミナルに以下のように表示されます。もし説明欄に入力していると文字化けのように見えます。ただ、文字化けではなくエスケープ表示にされてます。書き換えるときも日本語で入力しても問題ないので、今は無視して進めましょう。

特に問題なさそうであればこのスキーマをjsonファイルに書きましょう。コマンドはこんな感じ。

bq show --format=prettyjson <dataset_id>.<teble_id> > <file_name>.json

こうするとローカルのフォルダにjsonファイルが格納されます。コマンドを実行したらファイルを確認しましょう。ターミナルのエディタを開くから確認することができます。

中を開くと初期ファイルと作成したjsonファイルがあります。作成したjsonファイルを開いてみます。

ファイルを開くとターミナルで確認したような文字列があります。後は同じように説明を追加します。エスケープ表示ですが日本語に変更してみました。それからfieldsの中身のみが必要になります。[]の中身だけ取り出しましょう。

bqコマンド_カラムの説明欄更新

ではこのjsonファイルを使用してカラムの説明欄を更新してみます。コマンドは以下

bq update --source <file_name>.json <dateset_id>.<table_id>

更新が完了したら"successfully updated.“と出るので確認してみましょう。特に問題なければこれで完了になります。

終わりに

当初はgcloud alphaというコマンドがあり、そちらを使おうと思ってました。

ただ、いいやり方が見つからず従来のbqコマンドとファイルの編集を利用したやり方を採用しました。

最近AIのニュースを見てはいたのですが、全く触ってないので何かやってみたいですね。ではでは。

NZに来ていくつかやった申請系で苦戦したこと

Tue, 21 Jan 2025 00:00:00 +0000

国際線の乗り継ぎで苦労したのですが、こっちに来てからもいくつか苦労したので振り返ってみようと思います。

LSI(Auckland)に入学して1週間が経った感想

Sat, 18 Jan 2025 00:00:00 +0000

ニュージーランドに来てLSI(Auckland)に入り、1週間ほど経ったのでどんな感じか書いていこうと思います。

LSI(Auckland)_授業の様子

初日に関しては多少書いたので省きます。2日目以降では授業ですね。テキストに沿いながら授業は進めていきますが、なくてもコピーが配られますので買わなくても大丈夫です。

1回の授業で進むスピードは数ページになります。だいぶゆっくり進むので日本のように詰め込むような感じではないですね。

それからテキスト通りやることもありますが、他にもいろんなことをして理解を進めていきます。例えばパートナーを作ってお題の会話をするという感じですね。

もう少し具体的に言うと"Do you like doing housework?“というお題を出されますね。これに対してパートナーと一緒に会話をするという感じですね。パートナーは大体隣の人になります。たまに別の人と組んでくださいと言われたりもしますが。

たまに外に出て色々と見て回ったり、何かしらのゲームをしたり、チームを作って対抗でゲームをしたりという感じですね。最後に金曜にテストがあって、大体3回ほど8割取れれば次のレベルまで行ける感じですね。

LSI(Auckland)のクラスメイト

最初にクラス分けを行うときは割とランダムになります。LSIも日本人が多いみたいですが、クラスによっては1人だったりします。ちなみに私のクラスは4人くらいいますね。全員女性なうえ女性比率が高いので若干居心地悪く感じちゃいますね。この辺は運次第なのでしょうがないですが…

さて、クラスによって人種も様々です。多いのはブラジルですが、韓国、台湾、タイ、チリ、ヨーロッパなど様々です。年齢は比較的若い人が多いですね。10代から20代前半が多いです。たまに30、40、50代もいるみたいです。

積極性の重要性

LSI(Auckland)に入学して改めて感じたのは待ちの姿勢はダメですね。これはよく言われることですが、いっぱい話すほうが良いですね。ネイティブの人だと文法がバラバラだと理解してくれない部分も多い気がします。ただ、生徒は発音が微妙でも単語で察してくれます。

文法については英語が文法で意味を理解する部分もあるからですね。日本は単語さえわかれば前置詞や文法が変でもなんとかなります。英語は前置詞にもイメージがあり、置き場所を変えると理解してくれない部分がありました。生徒のほうはある程度理解してくれるんですけど…

例として私が仲良くなった人の話をしてみます。彼は韓国人なんですが、いろんな人に話しかけてますね。私のような日本人はもちろんですが、ブラジル、台湾、チリ、タイなどいろんな人と話しています。もちろん自国やアジア系の人が話しやすそうにしてましたが、すごいなと思いながら聞いてました。

私は陰キャなので日本人相手ですら気後れしちゃいますが、あんな感じで色んな人と積極的に話してみたいなとも思いました。今後の課題の一つですね。

個人的には割と楽しめてます。授業も楽しいですが、なんとなくで聞いて話して、案外意思疎通できるもんだなと感じました。

学習方法

一応帰ってからも勉強するようにしてます。文法はもちろんですが、やっぱりリスニングですね。私の場合はTED Talksを聞いてます。そこで字幕見ながらまずは内容の理解。次に英語の発音を聞いて、どんな発音をしているか？どのように音が繋がっているか？ということを把握するようにしてます。

そのうえで1.5倍速で聞けるようになれば、段々理解できるようになりました。ただ、知らない音のつながりや単語はまだわからないですが。

終わりに

というわけでこの調子で英語の上達を頑張っていきたいですね。他にも銀行口座の開設や海外送金、IRD番号取得、フラットの契約などやることも多いので1つ1つ覚えていきたいですね。ではでは。

国際線でNZに行くまでにあったことやLSI初日の感想など

Tue, 14 Jan 2025 00:00:00 +0000

国際線の出来事とLSI初日

前回記事の投稿に時間が空きましたが、ニュージーランドに向かっていたので投稿が遅くなりました…

国際線やLSI初日で経験してわかったこともあるのでいくつか書いてみようと思います。これは飛行機に乗る前の食事で美味しかったです。程よく牛肉がとろけて味もしっかりついていて今度は現地で食べたいですね。

国際線を使って中国でのトランジット

私が飛行機に乗ったのが2025/01/10になります。まずは国際線で広州(中国)へ向かいました。ただ、乗る前の重量制限で引っかかりました。20kgまでだったのですが、多少オーバーして3000円払うことになりました。手荷物のほうに一部動かしていれば問題なかったんですけど。フライト自体は大体4時間くらいかかりました。乗った時は特に何事もなく到着しました。

ただ、中国に到着した時が大変でした。最初に感じたのはカメラの数がかなり多いなということです。もちろん他の国でもカメラは存在しますが、1m間隔くらいであった気がします。中国にもファミマがあったのは知らなかったですね。特に利用はしてないですが。

後は親切かわからないぼったくりですね。到着したのが第一ターミナルで出発するのが第二ターミナルでした。第二ターミナルは第一ターミナルから離れていて、シャトルバスか電車、タクシーで向かう必要があります。

何もわかってなかったのでどうしようか悩んでいたところに話しかけた方がいました。そのままのこのこ着いていってタクシーに乗っちゃいました。

さらに現金はニュージーランドドルしか持っていませんでした。払うときに相手もどのくらい必要かわかってなかったので、60NZD払う羽目になりました。日本円だと5400円くらいですね…勉強代として今後同じ目に合わないように気を付けます。

国際線でオーストラリアまでの乗り継ぎ

次は中国からシドニー(オーストラリア)に向かいます。そういえばチェックインの時にシドニーと言って通じなかった気がします。オーストラリアは通じるみたいですが、知識さは人によるかもしれません。

それから検査場が独特でした。広い空間でありますが、検査する場所自体は壁で区切られていて狭さを感じました。他の国だとあまり見なさそうな雰囲気ではありましたね。

飛行機内の出来事

最後に飛行機に乗り込んだ時ですね。R64Aという書かれ方をしていましたが、Rの除いた文字がシート番号になってました。なんでRがついてるのか不思議です…

自分の席を見つけたとき、中国人が私の席に座ってました。2席占領しているようなイメージですね。念のため後ろの人に席が合ってるか聞いてみて、合ってたので声をかけてどいてもらいました。不機嫌そうでしたが、他人の席なのでやめてほしいですね…

ここで9時間のフライトが待っています。私はずっと座りっぱなしだったので、エコノミー症候群にならないよう頻繁に足を動かしてました。そのうえ寝れなかったので、かなりしんどい状況になりました。機内食はまあまあの味です。

国際線でオーストラリアに着いて目的を訪ねられました。ただ、私のチケットはスルーバゲージ対応のチケットみたいでした。つまり機内荷物は次の飛行機に運んでもらえるということです。というわけでトランジットの検査場に行き、検査が終わって出発ゲートに向かいました。

ただ、トランジットチケットの場合は出発ゲートで国際線の航空券と変えてもらう必要があります。受付の人に名前を呼ばれてたので、何かと思ったら航空券取得の処理が必要だったみたいです。

国際線を使用してオークランド到着

それ以降は特に何事もなく進み、オークランドに到着。送迎オプションがあったので迎えがいたのでそのままホストファミリーの家に向かいました。知らない人かつ言語もあまり通じない状況なので不安でしたが、かなり親切にしてもらいました。

ちなみに今の私は相手の言ってることの30%ぐらいしか理解できてません（笑）知ってる単語をピックアップして、そこから状況を連想して理解するようにしています。よくわかってなくても大体"Yeah!“や"Oh"と言って笑顔で乗り切ってます。質問されてわからなかったら再度聞き直す流れですね。

もう一つ話すときは大体言葉が出てこないですね。日本語としてこう言いたいけど、該当する英語がすぐに出てこないという状況ですね。日本語でも稀にありますが、英語だとこんなにも出てこないんだなと実感しました。調べると割と知ってる単語だったりするんですが…

LSIでの学習

そしてLSI初日になります。最初はリスニング、スピーキング、文法のテストですね。Level2(初級)からのスタートになりました。段階としてはLevel1~6まであります。Level3スタートだろう！とか思って自惚れてましたが、頑張っていきたいと思います。

オリエンテーション後はLessonに参加して解散になりました。人によっては午後もありますが、私は水曜と木曜に参加することになってます。一般英語の20なら午前中のみ、24なら一部午後、30ならフルコマという感じです。

アクティビティややってみたいこともあったので24にしました。留学の目的は英語力の向上ですが、友達を作ったり経験することも大事だと考えているので。もし英語に自信があれば資格やビジネスに特化したコースでもいいと思います。

終わりに

そんなこんなで特に友達を作ることもなく帰宅して今に至ります。まだまだやることは山積みですが、少しずつ消化してNZ生活を満喫していきたいと思います。ではでは。

おまけでホストファミリーの猫です。めっちゃ可愛い！顔を掻いてほしくて寄ってきます。私は猫専用孫の手として1か月間頑張らせていただきます！

福岡に帰省して出国前に満喫してきた話

Sun, 12 Jan 2025 00:00:00 +0000

本日出国するので色んな手続きを済ませてきました。その過程で親に連れられて美味しいものを食べたり、帰省前に食べたものをざっくり紹介してみます。

東京での日々

新宿の「億万鳥者新宿本殿」

1つめは億万鳥者新宿本殿です。友達と食べに行きました。

マカロン、生ハム、その他肉類、そぼろ丼などを食べました。マカロンは甘いものじゃなく、小腹を満たせるチーズなど味がありました。

生ハムは美味しかったですね。そのままでもいいですし、わさび醤油付けたりフルーツにくるんでも美味しいです。

それ以外はぼちぼちでした。ただ、おみくじの運次第でグラスの大きさが変わるのは盛り上がりましたね。私は酔っていたのでやらなかったのです。

久しぶりに友達と会えてとても楽しかったですね。また、東京に来たときは誘って飲みに行きたいですね…

春日旅館

2つ目は春日旅館とカフェ＆ビヤレストラン宮に行きました。春日旅館は泊まるだけでしたが、安めで過ごしやすかったです。東京にこんな場所があるんだなといい発見になりました。

カフェ＆ビヤレストラン宮ではポークサンドウィッチとカフェオレを頂きました。こちらも味がしっかりしてて美味しかったです。

阿蘇梅園 SPA RESORT

3つ目は阿蘇梅園 SPA RESORTに行きました。温泉施設が併設されている宿で快適に過ごせてもらいました。囲炉裏もあってとても良い雰囲気でした。

夜ご飯がかなり多く食べるのがしんどかったですね。この写真の食べ物以外にも天ぷら、みそ汁、スイーツも出たので大変でした。ただ、かなり満足感はありました。

温泉施設は誰でも入れますので、人が多く大変でした。ただ、朝に入った宿の温泉は人が少なくとてもよかったです。肌がきれいになったので、毎日入るとより良くなりそうです。

みずほ庵

4つ目はみずほ庵のせいろ蒸しですね。鰻の下にタレがかかったご飯がありました。こちらも美味しかったです。ただ、途中でタレご飯に飽きちゃうので普通の陶板焼きがおすすめですね。

他にも熊本の馬肉や地元の焼肉、捌いたばかりの刺身など美味しいものをいろいろ食べました。日本を離れる前に美味しいものを食べさせてもらって有難かったです。

向こうに行ったらなかなか食べられないでしょうから。ただ、向こうは向こうで美味しいものもあると思うので探してみたいですね。

熊本の神社

最後に熊本の白蛇神社と健軍神社に行ってました。健軍神社は昔から元旦に行ってたので、久しぶりに行ってお参りとさざれ石を見てきました。国家にあるさざれ石ですね。

白蛇神社は今年が蛇年だったので立ち寄ってみました。門やお金を洗う場所などがありました。中にはお参りをする場所と白蛇を見れる場所がありました。

白蛇は撮影NGだったのであれですが、スマホに乗ってもらって金運アップをしてもらいました。私はスマホでしたが財布のほうが良いと思います。蛇って電波は問題ないんですかね？

金運アップも気の持ちようなので、投資などを向こうでもやって少しずつお金を貯めていきたいですね。日本にはいつか帰国して仕事したいなとも思うので、それまで海外で頑張ってみたいと思います。ではでは。

生活費や生活環境の都市ランキングを見てみよう！

Tue, 07 Jan 2025 00:00:00 +0000

生活費について_日本やニュージーランド

ニュージーランド(以下NZ)のサイトを見ているときに気になったページがありました。それは生活費に関するページですね、こちらです。

ここではNZの生活費について書かれています。生活に関わる食料や電気、衣服から娯楽までざっくりと書かれています。

そしてこのサイトの中で気になったのがMercerの生活費調査ですね。Mercerは色んなことを調査し、それを基に企業へコンサルティングを行っています。

生活費調査_Mercer

その中でレポートを出しているものがあります。その一つが生活費調査ですね。ちなみに言語は日本語に設定できますので変えて読むことをおすすめします。

生活費の指標としては物価、光熱費、教育費、住民税、地価などが関わってきます。

ざっくりと見るとアジアの一部、北米、ヨーロッパ当たりが高いですね。アフリカは低めになってます。まあこの辺は感覚でもわかる部分ですね。

生活費_日本のランキング

それでは日本はどうなのか？ということでランキングの中を見てみます。日本だけに絞ってみるとこんな感じになりました。

東京は高めでそれ以外の都市はあまり変わらないですね。地方だともう少し下がるイメージですかね？ただ、全体的にランキングは下がっています。インフレしてますが他の都市より緩やかみたいです。

生活費_NZのランキング

次に私が行くニュージーランドはこんな感じ。東京よりは低いけど他の都市よりは高いみたいです。ちなみにウェリントンが首都ですが、一番発展してるのはオークランドになります。

ちなみに東京と似たような生活費はこんな感じ。主にアメリカやヨーロッパの都市が入ってます。

生活費ランキングの下には価格が変わった項目の一部とインフレ率が出ています。ちなみに東京は卵やオリーブは割と上がっています。これを見るとつらい部分はあるなと感じます。

ただ、ブエノスアイレス(アルゼンチン)のハイパーインフレは異常な気もしますが…

Mercerの生活環境調査

さて次は生活環境についてですね。こちらで見ることができます。こちらの指標は生活水準の高さ、インフラ、教育、文化や医療が関わってきます。

日本の生活環境調査

では日本の順位はどれくらいかというとこんな感じ。ランキング自体は下がってますが、高い方に位置してますね。医療に関しては負担も少ないですし、インフラや教育も高い水準だと思ってます。個人的にですが。

これを見ると東京以外なら割とよさそうですね。物価はそこそこで生活水準は高め。後は収入さえよければ言うことなしですね。

NZの生活環境調査

次はニュージーランドを見てみます。こんな感じ。こう見るとなかなかよさそうです。留学する身としては多少安心材料になります。物価は普通で生活水準は高め。悪くなさそうです。

最後に全体的に見たらどうなのかですね。いくら生活水準が高くても物価も高いなら微妙です。物価はそこそこから低めで生活水準が高い場所がよさそうですね。その表が下の方にあります。

日本とニュージーランドはここに位置しています。

ちなみに左上がベストだと思いますが、カナダのモントリオール、アジアや南米、ヨーロッパの一部がここにあります。興味があれば見てください。

調査結果や収入について

最後に注意しておきたい点も書いておきます。

そもそもこの調査は正確なのか？というとこですね。私は細かく見たわけではないのでわからないです。ただ、調査したデータが正しいのか？分析手法は正しいのか？というのは見たほうが良いですね。私は真に受けず参考程度にしようと思います。

それから収入や税金についてですね。最低賃金での比較や収入や購入に対する税金はどうか？を今回は比べてないですね。ニュージーランドやオーストラリア、カナダは2000円を超えてるので、そういった意味ではよいのかなと思います。

後は給料に対する税金、事業に対する税金、投資に対する税金を見比べて考えたほうが良いですね。いくら稼いでも税金取られてばかりだと悲しくなりますから…

というわけで生活費や生活水準の都市ランキングをみてました。興味があれば色んな都市を見てください。もし、英語ができるのであれば実際に住んで生活するとより日本の良さも見えてくると思います。他のデータも見比べてみたいと思いました。ではでは

2025/01/04_新年のご挨拶

Sat, 04 Jan 2025 00:00:00 +0000

あけましておめでとうございます！今年も宜しくお願い致します！

アウトプットと挑戦

このブログも一昨年の10月くらいから始めたので1年以上は続いていることになります。私は飽きっぽい部分もあるので意外と続いてるなーと思ってます。

基本的にはアウトプットのためにやってます。ただ、ブログのおかけで新しいことを挑戦してみようという気が出るのでいいですね。あるいは知らない場所に出かけてみるとか新しいものを買ってみるですね。

2025/01/04_今年の学び

もちろん自身の勉強もやってます。今年はE資格、RAG、株価予測(断念)、簿記3級、pyxelを触ってみました。中途半端な部分もありますが、知見を得られたかなと思います。

ゲームについて

後はゲームですね。好きなのでいろいろやってみましたが、概ね満足してます。ただ、途中で辞めてしまったものもあってなんとも言えないですね。どうしてもハマらず終わってしまうという感じですね…

2025/01/04_来年の目標

次は来年の話ですね。前にも話しましたが来週にはNZに行きます。ブログ自体は変わらず続けたいと思いますが、英語版を作成してみようかと思います。

AIに頼ったほうが早くて楽なんですが、一旦は自分の言葉で作成してみようと思います。

また、NZであちこち行ったり遊んだりすることもあるのでそこを書いてみようと思います。もちろんIT系も変わらず触っていこうとは思いますが…

最後に

私個人としてはこんな感じですね。ちなみに英語の勉強は全く出来てないですし、不安も多いです。ただ、何も知らない場所で色んな人と会えるのは楽しみだったりします。というわけで今年もだらだらと頑張っていこうと思います。ではでは。

Pyxelを使って簡単なゲームの作成を試してみたい！part3

Mon, 30 Dec 2024 00:00:00 +0000

前回 pyxeleditorを使ってサウンドを作って動かすところまでやってみました。

スコアとゲームオーバーの実装

スコア表示の実装

今回はゲーム性を持たせるところですね。やることはスコアの作成とゲームオーバーの作成ですね。まずはスコアの作成をしていきます。コードとしてはシンプルです。

class Scrolling_Game:
    def __init__(self):
        …
        self.score = 0
        …
    def draw(self):
        …
        pyxel.text(5, 5, f"Score: {self.score}", 1)

textの後の引数はx座標とy座標。後はテキストとカラーパレットですね。カラーパレットはドット絵と同じで0が黒、7が白になります。

さらにスコアについては特定のアイテムを取った時にプラスしていきたいので、変数にしています。ただ、固定ならテキストを入力で問題ないですね。表示させるとこんな感じ。左上にスコアが出ています。

スコア増加の実装

次はどうやってスコアを増加させるかですね。シンプルな方法でアテイムを取ったら増加するという方法でやろうと思います。

というわけでアイテムを書きました。ハチミツの壺ですね。「ハチミツ食べたいな～」でおなじみの奴です。

他にもいろいろ描いてますが、将来的に使いたいなーと思って描いたやつです。気にしないでください（笑）

それから出現をランダムで出したいと思います。ここもそこまで難しくないですね。初期変数をランダムに設定し、draw関数でランダム変数を設定する感じですね。以下のコード

import random

class Scrolling_Game:
    def __init__(self):
        …
        self.item_x = random.randint(0, 120)
        self.item_y = random.randint(0, 120)
        …
    def draw(self):
        pyxel.blt(self.item_x, self.item_y, 0, 8, 24, 8, 8, 0)

当たり判定の実装

これでランダムに出現するようになりました。ただ、初期配置でランダムになるだけで取得もできないし、スコアも変わらないです。なので、次は取得して配置を変え、スコアを上げるコードを書いていきます。

class Scrolling_Game:
    …
    def update(self):
        …
        # 当たり判定
        if (self.char_x < self.item_x + 8 and 
            self.char_x + 16 > self.item_x and
            self.char_y < self.item_y + 8 and
            self.char_y + 16 > self.item_y):
            self.score += 100
            self.item_x = random.randint(0, 120)
            self.item_y = random.randint(0, 120)
    …

これで当たり判定とスコアの上昇、アイテムの再配置を行いました。動かすとこのような感じですね。

Pyxelを使って簡単なゲームの作成を試してみたい！part2

Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 +0000

pyxeleditorでキャラの動きやサウンド

前回 pyxelのインストールからドット絵を描いて表示させるところまでやってみました。今回は実際にキャラクターを動かしたり、サウンドを作ったりしたいと思います。

pyxeleditorで作った部分

実際に動いた画面がこちら。

コードの中身_init

一旦各コードを簡単に見ていこうと思います。まずは__init__内ですね。前回も話したのでざっくりと見ます。

pyxel.init(128, 128, title='Scrolling Game')
pyxel.load('assets/scroll_game.pyxres')
self.char_x = 50  # キャラクターのX座標
self.char_y = 50  # キャラクターのY座標

initで画面サイズの設定、char_xとchar_yはキャラ座標を設定しています。loadでpixel editで作成したものをロードしています。ドット絵、タイルマップ、サウンドなど全て一旦ロードしています。

self.char_frame = 0  # 表示する画像のインデックス (0 または 1)
self.frame_count = 0 # フレームカウンター
self.is_moving = False  # 移動中フラグを追加
self.last_input = False #直前のフレームでキー入力があったか
pyxel.run(self.update, self.draw)

他のコードはコメントも記載していますが、キャラ画像の入れ替えやフラグの設定をしています。後はpyxelの起動ですね。

コードの中身_update

次はupdate関数ですね。

# ゲーム中断
if pyxel.btnp(pyxel.KEY_Q):
    pyxel.quit()
# キー入力と移動処理
self.is_moving = False
key_pressed = False # 今のフレームでキーが押されているか

Qを押したらゲームを中断します。それからフラグとキー入力の初期設定をしています。

# キー入力処理とキャラクターの移動
if pyxel.btn(pyxel.KEY_LEFT):
    self.char_x -= 1
    self.is_moving = True  # 移動中フラグを立てる
    key_pressed = True
if pyxel.btn(pyxel.KEY_RIGHT):
    self.char_x += 1
    self.is_moving = True
    key_pressed = True
if pyxel.btn(pyxel.KEY_UP):
    self.char_y -= 1
    self.is_moving = True
    key_pressed = True
if pyxel.btn(pyxel.KEY_DOWN):
    self.char_y += 1
    self.is_moving = True
    key_pressed = True

ここでは各方向キーを入力した時の設定をしています。上下左右分書いてるので記述は多いですが、内容はシンプルです。キャラクターの座標をずらして、フラグを書き換えています。というか関数化したほうがもっとシンプルになりますね…

株式会社made in japanから発売されたパーカーとTシャツを着たよ

Tue, 24 Dec 2024 00:00:00 +0000

2024/12/16日に株式会社made in japanから切れない燃えない服が発売されました。リアルタイムでは見てないですが、終了後に見て気になったので買ってみした！

ModeinJapanブランド購入のきっかけ

買った理由は気になったのもありますが、海外へ行く予定なのと日本も少し物騒になったのが理由ですね。本当はこのような商品がなくても安全な国であればいいんですが…

ちなみに今はパーカー、長そでTシャツは全て売り切れて半袖Tシャツのみ残っています。気になった方はぜひ買ってみてください。余談ですがフルジップパーカーは1日で全て売り切れてました。さらにXLサイズは1時間ほどで売り切れてました。

届いたときはこんな感じ。スタイリッシュな箱で届きました。ブランド名の「Mo,de in Japan」の由来はわからないです。madeをもじってるのはわかるんですけど…

着心地

というわけで着てみました。私が注文したのは半袖TシャツのMとフルジップパーカーのMになります。私の身体情報は以下です。

身長：165cm
体重：51kg
男

パーカーの左上フード部分が光の当たり具合で変色してますが、気にしないでください。

着心地は良い方だと思います。全くごわごわしてません。素肌の上から来ても気にならないですね。私的にはですが。

難点である洗濯ですが、パーカーはまだしもTシャツは大変そうですね。夏場の汗で頻繁に洗濯する必要がありそうですし。その手間が面倒という意味ではパーカーのほうが楽かもしれません。ジップ部分の色合いは初めて見たので案外気に入ってます。

安全性

個人的に気になったのは身の安全面ですね。最近日本でも刺されるというニュースが良く出ている気がします。というわけで実際に試してみました。カッターを使って服を刺すという感じですね。

うん…穴が開いちゃいました…

これは確認しなかった私が悪いのですが、サイトにあるよくある質問を見てみると

刺突耐性はなかったみたいです。まあ切れない燃えないとは言ってましたが、刺さらないとはどこにも書いてないですからね…

とは言え他の服よりはちょっと破けにくいかもしれません。また引っ張りながらでないなら切れることはなさそうです。

終わりに

昨今の事件では刺される人が多いので、お守りぐらいの気持ちでよい気がします。切られることが全くないわけではないと思うので。

Tシャツに速攻で穴が開きましたが、見えにくい位置だったので海外でも使おうと思います。ちなみに普通に悲しんでます😿

他にもいろんな商品を扱うみたいですので、注目しつつ気になったものがあれば買ってみようと思います。海外に行っちゃいますが、日本に貢献できるのであればいいことですし。ではでは。

Pyxelを使って簡単なゲームの作成を試してみたい！part1

Sat, 21 Dec 2024 00:00:00 +0000

Pyxelでゲーム開発入門

ゲームを作成するのであればUnityやUnreal Engineが有名です。それとは別にpythonでコーディングができるpyxelがあります。

pyxelはレトロゲームエンジンになります。ファミコンのようなドット絵スタイルのゲームしか作れませんが、pythonを知ってる人にはちょうどいいかもしれません。

開発環境の準備

pythonを導入している前提ですが、少し進めていきたいと思います。基本的にはREADME通りに進めていけばよいと思います。まずはライブラリのインストールを進めていきます。

pip install -U pyxel
私の例: py -3.10 -m pip install -U pyxel

-Uがないとエディター画面が出ないので忘れずにつけましょう！その後は参考のためサンプルを導入するのもよいと思います。なくても特に問題はありません。

pyxel copy_examples

基本的なコード構造

そうすると簡単なゲームやガイドなどが入ってます。これを理解できれば基本的なコードは書けるようになると思います。基本的なコードはこんな感じになってます。

import pyxel

class App:
    def __init__(self):
        pyxel.init(160, 120)
        self.x = 0
        pyxel.run(self.update, self.draw)

    def update(self):
        self.x = (self.x + 1) % pyxel.width

    def draw(self):
        pyxel.cls(0)
        pyxel.rect(self.x, 0, 8, 8, 9)

App()

クラスの中に__init__関数とupdate関数とdraw関数があります。__init__関数では画面サイズの指定や各関数の実行ができます。

update関数ではキー入力や画面の切り替えを行う関数になります。update関数がメインになりそうです。もちろんupdate関数だけじゃなくて新しく関数を作っても問題ないです。キャラクター用や画面用などいろいろ作ると使い分けが楽になると思います。

draw関数では画面やキャラクターの描画を行います。エディター画面で作成した背景やキャラクターを呼び出したりします。

ドット絵とタイルマップの作成

というわけでまずはドット絵とタイルマップの作成からですね。ちなみに私は絵心は全くないので、大したものは書けません。所謂味がある絵みたいなイメージですね…コマンドは以下になります。

pyxel edit "絶対パス"
例: pyxel edit "C:\pyxel\assets\game.pyxres"

コマンドは相対パスだと開かないので気を付けてください。一応実行しているフォルダーに移動してファイル名のみ指定しても問題ありません。

こんな感じで蜂A、蜂B、空、草原、岩のタイルを用意してみました。適当ですが苦手なりにそれっぽくできた気がします。まずはタイルマップの作成をします。左上のエディターからタイルマップを選び、書いたタイルを指定して書いていきます。

タイルマップへのキャラクター表示

今度はコードを使ってタイルマップにキャラクターを表示してみます。

AIVMGeneraterでAivisSpeechでも使えるようにしたよ！

Wed, 18 Dec 2024 00:00:00 +0000

AIVMGeneraterを使えるようになるまで

前回Style-Bert-VITS2を使って音声合成モデルを作りました。今回は作ったモデルをAivis Speechでも使えるようにしようと思います。

AIVMGeneraterでは自作した音声合成モデルをAivis Speechで使えるようにします。以前までは音声合成モデルさえあればAIVMGeneraterで変換できるようになってました。しかし、今は使えなくなってます。そのため、.onnxファイルを作って変換する必要があります。

ただ、Style-Bert-VITS2を使えるのであればできますので諦めずやっていきましょう！

Style-Bert-VITS2をdevブランチへ切り替え

まずはStyle-Bert-VITS2をdevブランチへ切り替えます。デフォルトだとmainブランチになってますので、これをdevブランチへ切り替えます。ターミナルからコマンド実施でもよいですが、VSCodeを使っているのであれば以下の方法で切り替えて実施できます。

まずはGitのタブを選択しましょう。それからソース管理の設定から"チェックアウト先"を選択します。

そうすると真ん中あたりにこんな感じでブランチやリモートブランチが出てきます。ここからorigin/devを選択しましょう。

onnxファイルの作成

そうすると中のファイルなどが変わっていると思います。以下を確認してみましょう！

“convert_onnx.py"が存在しているかどうか
requirements.txtにonnx系のライブラリが記述されているかどうか

上記が確認出来たらrequirements.txtで一括再インストールをしてconvert_onnx.pyを実行しましょう。私の環境でのコマンドだと以下のような感じですね。この辺は適宜自身の環境に合わせて変えてください。

py -3.10 -m pip install -r requirements.txt
py -3.10 convert_onnx.py --model model_assets/{モデル名}
例：py -3.10 convert_onnx.py --model model_assets/10minmodel

そうするとモデルファイル内に.onnxファイルができてると思います。モデルごとにできるので少し容量を使っちゃいますが…

AIVMGeneraterの設定

.onnxファイルが出来たらこちらのページからAIVMGeneraterを使います。使い方はシンプルでモデルに関するファイルをアップして、サンプルボイスもアップして変換するだけです。

メタデータ編集では製作者や説明を記載出来ます。この辺はなくても大丈夫です。私は一応記載しましたが。それからモデルの公開ですね。今回は公開しませんが、公開したい場合はライセンスを選びましょう。

ACML 1.0 と ACML-NC-1.0 の違い営利目的の利用を許可するかどうかです。ACML 1.0は許可しますが、ACML-NC-1.0は非営利目的のみとなっています。パブリックドメインは著作権フリーで、カスタムライセンスはライセンスを自作することになります。

ACML 1.0かACML-NC-1.0のどちらかを選べば特に問題ないかと思います。

それからアイコン、スタイル説明、サンプルボイスを追加しましょう。サンプルボイスは実際にモデルを使った時の音声を貼っておきます。

アイコンはデフォルトだと卵型の形になります。公開する場合は設定しておきましょう。スタイルは何もなければノーマルになります。公開するスタイルに合わせて書き換えましょう。

設定が完了したら、変換をします。そうすると変換が完了したファイルがダウンロードされます。許可を求められた場合は許可しましょう。

Aivis Speechへの取り込み

ダウンロードが完了したら、Aivis Speechに取り込みます。まずはAivis Speechを起動します。“設定” > “音声合成モデルの管理"を選択します。そしたら右上の"インストール/更新"を選択して.aivmxファイルを選択します。

ファイルを選択したら右下の"インストール/更新"を選択しましょう。このような画面になったらインストール完了です。後は自由に使えるようになります。

終わりに

今後ですがもう少しモデルの作成を試してみたいなと思います。10minmodelを作りましたが、お試しで作った物なので。使ってみた感じつまずいたり、うまく喋れてない部分がありました。なので、データの再集録からですね。

それからスタイルもいくつか使ってみたいですね。本来Audibuleスタイルで作りましたが、せっかくなら感情表現もできるキャラクター用も作ってみたいですし。

ここまでできれば色んな音声合成モデルを作れるようになります。皆さんもぜひ試してみてください。唯一の難点はローカルでモデル作成しているときPCが使えないということですね。Colabを使えばいいと思いますが、あれだと数日かかりそうですし。ではでは。

音声合成モデルをStyle-Bert-VITS2を使って作ってみたよ

Sun, 15 Dec 2024 00:00:00 +0000

音声合成モデルの作成

前回Style-Bert-VITS2を試しに使ってみることをやってみました。今回は実際にモデルを作ることをやろうと思います。

まずは音声の収録ですね。こちらに関しては自身でいろいろ試してみるしかないですね。とりあえずノイズキャンセリング付きや単一指向性マイクなどがいいかもしれません。後は収録時に詰まったり、変な発声になったりせず滑らかに読むことですね。無音は多少なっても大丈夫なので。

次に音声データセットの作成です。こちらは前回やったので飛ばします。収録した音声を勝手に10秒程度に切り分けてくれますので。

文字おこし時のエラー対処

私は文字おこしで以下のエラーが出たので"pip install tf-keras"で対処しました。

RuntimeError: Failed to import transformers.models.whisper.modeling_tf_whisper because of the following error (look up to see its traceback):
Your currently installed version of Keras is Keras 3, but this is not yet supported in Transformers. Please install the backwards-compatible tf-keras package with `pip install tf-keras`.
. エラーメッセージが空の場合、何も問題がない可能性があるので、書き起こしファイルをチェックして問題なければ無視してください。

その次はこのようなエラーが出ました。

site-packages\transformers\pipelines\audio_utils.py", line 37, in ffmpeg_read
    raise ValueError("ffmpeg was not found but is required to load audio files from filename") from error
ValueError: ffmpeg was not found but is required to load audio files from filename

その場合は以下の手順で対応しました。私はwindowsかつVS Codeなのでmacとかは別になります。Gitでクローンする方法でも大丈夫です。

江戸東京たてもの園に行って古き良き建物を満喫してきたよ

Wed, 11 Dec 2024 00:00:00 +0000

江戸東京たてもの園に行った話

ハニワ展の予約をした際、たまたま見かけて気になったので江戸東京たてもの園に行ってきました！

江戸東京たてもの園の前に公園があるのですが、その道中に雀を見かけました。服？を着てましたが、誰かが管理してるのでしょうか？

mapに従って進んでいくと見えてきました。ここももともとあった建物を改築した感じがしますね。着いたときは11時過ぎでした。残り5時間半くらいですが、余裕で回れましたね。

江戸東京たてもの園_西ゾーン

中に入って西ゾーンから見ていくとまずは大砲、その後田園調布の家という流れで見ました。古いものはもちろん、昔の家のつくりを見れました。昔の家は割とドアが狭いですね。恐らく175超えたら頭ぶつけるぐらいの低さだと思います。

別の家では屋根裏部屋が見れました。私は屋根裏部屋を初めて見たので結構ワクワクしましたね。昔の家はなぜ屋根裏部屋を作ったのでしょうか？倉庫として使ってただけなのでしょうか？想像すると楽しいですね。

もう少し西に行くと藁の屋根家がありました。中には神棚や昔ながらの棚のつくり、市松人形などがありました。囲炉裏やかまどに火を入れててそこでまったりしているのは羨ましいなと思いましたね。将来は一日中火の周りでまったりしたいですね。

カフェ

その後はカフェでまったりしてました。デ・ラランデ邸でオレンジホットチョコレートを頂きました。ご飯も食べられるみたいですが、別のところで食べたくてここでは飲み物だけにしました。感想としては

チョコレートというよりはココアっぽい感じ？
マシュマロの甘みとオレンジジャムの酸味が丁度よい
ジャムをチョコに溶かすと言われたがマシュマロに乗せて食べたあと、チョコで流し込む方が好き

雰囲気の良いカフェを後にして、写真場を見てきました。2階が写真を撮る場所ですね。最近はこういう写真を撮る専門の場所が少なくなりましたね。最近はスタジオを写真以外にも兼用してそうです。

その後は一旦外をぐるっと回りました。とは言え小さな古墳の後や小さい木、霊屋がありました。この辺も歩いていて気持ちいいですね。森林も多く、紅葉も見られるのでとてもよいです。10年前の木があったのですが数十年後の成長が楽しみです。

センターゾーン

その後はひときわ大きな邸宅に行きました。ここは庭も大きくて綺麗でいいですね。ここまで大きくなくてもよいですが、将来はこんな1室でゆっくり過ごしたいなと感じさせますね。

江戸東京たてもの園_東ゾーン

その後は東ゾーンですね。警察署や見張り台、店などがありました。鍋のマトリョーシカがあって気になって撮っちゃいました（笑）

その後は昼食を食べに行きました。うどんがメインだったのでかき揚げうどんと笹団子を頂きました。これに関しては特筆すべきものはないですね。野菜出汁が美味しいなと思ったくらいです。

その後は他の店や風呂を見に行きました。和傘、醤油、宿などがあり、昔の人の商売がよくわかりました。醤油を作るところはどんどん減ってるみたいですね。地元の九州は甘めですがそれは書かれてなかったですね。

最後に反物と風呂場、鍵屋でした。この桶の感じが懐かしさを感じますね、今はないでしょうし。それから風呂は広告があるのかというのと底が深いですね。子供は溺れそうなくらいでした。後は鍵屋が居酒屋というのは初めて知りました。玉屋鍵屋の鍵屋は居酒屋のことなんですね。

民俗資料館

最後に民俗資料館を見て終わりました。大太刀ハニワと土器ですね。他にも海苔に使った器具や養蚕などいろんなものがありました。昔の主要産業についてよくわかりました。

マグナとふしぎな少女で楽しく英語を学んでいるよ！

Sun, 08 Dec 2024 00:00:00 +0000

マグナとふしぎな少女の概要

少し前にネットで話題になった記事で流行りすぎて授業中もプレイする事態になり、一時的に公開停止になったゲームです。

マグナとふしぎな少女はこちらから確認できます。Android版とApple版もあります。

マグナとふしぎな少女_ゲームの流れ

割と遊んだのでその感想を書いていこうと思います。スタート画面はこんな感じ。

最初はロードがありますので少し待つ必要があります。その間英語で遊べます。ただ、この間は簡単な英語のみですね。

まずはストーリーですね。スキップしても大丈夫だと思います。私はしっかりと見る派ですが。

一応内容としては劇場の中で展開されます。見てる側は劇風ですが、実際に起こっているのは劇ではないという感じでしょうか？内容はそこまで難しくありません。基本小学生がプレイするものですから。とは言え大人でも楽しめる部分はあると思います。

少し驚いたのは利用規約やプライバシーポリシーですね。子供でも分かるような説明になっていて読みやすいなと思いました。もちろん下の方に硬い文章もついています。読んでる人がどれくらいいるかはわかりませんが凄い配慮だと思いました。

マグナとふしぎな少女_ストーリーとバトル

アバターとプロフィール画面が出来たら始まりですね！ストーリー画面はこんな感じ。ここからやれることがどんどん増えてきますが、まずはストーリーを進めましょう。初めのうちはハートを消費しないのでサクサク進めることができます。

ストーリーのローディング中はARで劇場を見回すモードになります。これも飽きさせない手法の一つですね。毎回席が変わって楽しいですよ

一通りやったらバトルの説明に入ります。方法はシンプルでエネルギーを支払ってレジェンド(キャラクター)の召喚やスキル(スペル)を実行します。パネルをフィールドに移動させるだけでできます。スキルの実行には発音が必要になります。スコアで威力が変わったりしないので、成功を目指しましょう。

スペルのスコアが影響してくるのはマナの獲得数ですね。ただ、そこまで影響は大きくないので気にしなくても大丈夫です。

物語はストーリー部分、クイズ、バトル、ラーニングミッションで構成されています。クイズはシナリオで出てきた発音や英訳を喋ります。シナリオが進んでいくと日本語訳の選択問題も出てきますので、ストーリーの把握をしておくと楽になります。

英語の学習

ある程度進むとラーニングが解放されます。ここでは英語の学習を進めていきます。項目は聞く、話す、読む、書くですね。

基本的には普通に進めていけばいいんですが、フィーバータイムや2倍チャレンジがあります。クリアするとマナがボーナスでもらえるので、是非ともクリアしたいですね。

AIと会話

AIレイちゃんと会話をすることができます。制限はあるものの自由に会話ができます。会話をすることでマナを獲得もできます、少しですが…

その他の要素

それから毎日やることもあります。デイリーミッションと動画でガチャが無料で回せます。レジェンド強化のために欠かさずやると良いですね。

最後にやれることは編成と強化と探索系、ガチャですね。探索系はレジェンドなどのカードがもらえます。運要素も多少絡んできますが。ただ、トレジャーハントは10章から、チャレンジは13章から解放されますので早めに進めちゃいましょう。

ガチャはありますが、ゲーム内コインのみで出来ます。課金要素はないので札束で殴るというのは出来なさそうですね。基本シナリオボーナスのガチャと確定のみでいい気がします。マナが余ればその10連もいいかもしれませんが。

ざっくりとシステム的な部分はこれで以上になりますね。ここから先は個人の感想を書いていきます。

個人的な感想

まずはストーリーですが内容はわかりやすいものになってます。小学生向けなので当然と言えばそうですが、大人には物足りない人もいるかもしれません。ただ、感動する部分もあるので大人でも楽しめるかなと思います。

それからラーニングの部分ですね。これは大人にとっては不満が出やすい部分かなと思いました。聞く、話す、読む、書くがありますが、1単語で4回登場します。同じ単語を4回もやるのは人によって苦痛に感じるかもしれません。

ただ、何度も行ってますが、メインは小学生なのでこのくらいしっかりやっていいと思います。これくらいやればある程度覚えますので。一応サクサクモードがありますが、4回やるのは変わらないので諦めて頑張りましょう！

色んなフレーズを学んでますが、これが日常的な英会話で咄嗟に出るかは不安ですね。後は実戦あるのみですかね？

ハマりそうな要因

さて最初の話題で出した流行りすぎて授業中もやることになり、一時停止があったことについて考えてみたいと思います。

このゲームはもちろんフレンド申請があります。ただ、基本的には身近にいる人がメインになると思います。コードとQRコードがありますからね。

小学生は自慢したがるのでこの英語知ってる？というのもありますし、ガチャでレジェンドの自慢もあると思います。ガチャをするためには英語を勉強しなければならない。レジェンドと英語の両方自慢ができるいいシステムだなと思います。

また、協力して敵を倒すイベントがあります。これもハマる理由になりそうです。頑張れば友達から尊敬されたりしますからね。ただ、気になるのは辞めたいと感じたときに辞めにくいとこですかね。同調圧力が発揮されそうですし…

もう一つスタミナやエネルギーの回復速度ですね。スタミナは10分に1つでmax10個、エネルギーは1分に1つでmax20個となります。スタミナは物語やイベント、エネルギーはラーニングに使います。ここでもったいない病が発動するとついついやりがちです。

終わりに

というわけで私も引き続き遊んでいきたいと思います。今はシーズン2までやってるので割と楽しめてます。最高のデッキを組むのも楽しいですし。

個人的には今このパーティがいい感じですね。エジソンのエナジー溜めが最初にできれば割と楽になりますね。ただ、空中の敵が多い分には苦戦するのでもう少し改良の余地ありますね。ではでは。

ハニワ展に行っていろんなハニワを見て楽しんできたよ～

Thu, 05 Dec 2024 00:00:00 +0000

ハニワ展の感想と見どころ

ものすごい盛況を見せているハニワ展に行ってきました。余裕が出来たら行こうと思ったらこのタイミングしかなかったので…

ちなみに平日の10時過ぎに行ったのですが、最初のフロアはもう混んでましたんね。もし行くなら開館直後の9時半がおすすめです。見終わったのが12時過ぎでしたが、長蛇の列でしたね。平日の昼間なのに…

ハニワ展_初めのフロア

最初のフロアはハニワというよりは当時使われていた身に着けるものが飾られていました。刀や防具などですね。昔の装備がそのまま形に残るのはロマンがあっていいですね。

ハニワ展_2番目のフロア

次のフロアでは最大規模の大きいハニワや盾、家など様々なハニワが展示されていました。当時の人が何を重要視していたのか伺えます。

そのまま先に進むとつぼ型が並んでいました。特殊な形からひれ付きや顔つき、色違いまでありました。当時からつぼにいろんなこだわりを持っていたのが伺えます。

その他のハニワ

それ以外で私が気になったのは木製と石製のハニワと子持ち家に髭おじですね。基本的には土で出来ていますが他の材質まで作ろうとするとは。金属もやろうとしたのでしょうか？

ハニワ展_挂甲の武人ハニワ

そこからまた別のフロアに進んでいきます。いよいよ目玉の挂甲の武人ハニワですね。5体のハニワが出てきます。ただ、今回はぜひ見てほしいので割愛します。写真も撮れますので。各ハニワには特徴がありますので、映像を見た後だとよりわかるかと思います。

次は色付きですね。昔は色がついているのもあったみたいで、それを再現していました。

変わったハニワ

少し先に進んで盾、力士、踊りハニワですね。おどるハニワは"アパー"感があってすごく好きです（笑）。盾持ちも色んな顔つきをしていたので、どれも個性があって見て面白いですね。

動物ハニワ

さらに先に進むと土下座、動物系がありました。多くの動物がいましたが、個人的に好きなのを撮ってきました。まあ土下座ではなく新王に忠誠を誓う姿勢とイノシシとヒヨコですけど。

最後に勇ましいハニワがいて終わりですね。実は私の中でハニワや土偶はPS2のゴエモンがまず出てきます。個人的には楽しくて思い出のあるゲームでしたが、評価はあまり高くなさそうです。

茶園での昼食

ハニワ展を後にして今度はご飯を食べました。以前行こうと思ってタイミングを逃した茶園ですね。和食がメインでした。どれも美味しかったので個人的な感想を残していきます。

昼食の感想

味噌汁
出汁と味噌の味がよく分かる、さつまいもは甘み少なめ、大根は味が染みてなく、食感がメイン？
木綿？
味はあまりしない、ネギとの組み合わせはよい
牛煮込
野菜と牛の旨みが汁にでている、人参と大根に味が染み込んでいる、よく煮込んでるので牛はホロホロと溶ける、ネギのシャキシャキ感もよい
おひたし
ほうれん草に少し苦味を感じるが、それにより大根の甘みが増す
魚
骨がなく程よくとける、味もしっかりついてる(西京焼き？)
その他野菜
冷たいが味は染みている、カボチャはよい

モンブラン
中は生クリームとスポンジ生地
上のクリとマロンクリームはクリの甘みがしっかりついてる
ザ・モンブラン中にはマロンクリームとクリもあるコーヒーが欲しくなる

感想としてはこんなところですね。海外の人も来ていましたが、口合ったのでしょうか？あったのであれば嬉しいですよね。

本館とお土産

その後は本館を回ってました。1階は改装中で見れなかったので2階だけですね。2階ではその時代の美術や芸術がメインに飾られていました。服、刀、絵などですね。今回は割愛します。

最後にお土産を買いました。一つは茶園でもらった和三盆ですね。見た目は土偶です。

もう一つは服を買いました。Tシャツとトレーナーですね。サイズは両方ともMです。友達や海外に行ったらうけるかなという理由で買いました（笑）

終わりに

今回のハニワ展に行って個人的に一押しのハニワは踊るハニワですね。アパー感があってとても気に入っています。盾形の悲しそうな顔や笑った顔も好きですけど。

ハニワ展があるなら土偶展も見たくなりますね。時代は違いますが死者を弔うときの模型を作るのは同じみたいですし。人型土偶以外にもありそうですし。

StyleBertVITS2を使って自身のデータセットを作成してみるよ

Mon, 02 Dec 2024 00:00:00 +0000

前回Aivis Speechを触ってみたので自身の音声合成モデルを作ってみたいなと思い調べてみました！StyleBertVITS2は音声合成がメインになると思います。他にも学習やデータセットの作成もできます。というわけでStyleBertVITS2を使っていきます！

StyleBertVITS2のインストール

というわけでまずはStyleBertVITS2のインストールからですね。基本的にはGithubに載ってますのでその通りで問題ないと思います。

ただ、私は仮想環境作るのが面倒なタイプでpythonのversion別(3.10と3.12)でしか管理してないのでそれに合わせたコマンド使用しています。プロジェクトが複数存在しないのであれば、使わなくていいかなと思う派です。思想は人それぞれなので。

# 各種ライブラリのインストール
git clone https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2.git
cd Style-Bert-VITS2
py -3.10 -m pip install "torch<2.4" "torchaudio<2.4" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
py -3.10 -m pip install -r requirements.txt
# モデルのダウンロード
py -3.10 initialize.py
# エディター画面の表示
py -3.10 server_editor.py --inbrowser
または
py -3.10 app.py

StyleBertVITS2_server_editor.pyの実行

server_editor.pyを実行した場合は以下のような画面になります。その前に利用規約に同意しましょう。特に性的や政治的、フェイク系はやめましょうという感じですね。

この辺は音声合成モデルを使用するという感じですね。やってることはAivis Speechと同じような感じだと思います。

StyleBertVITS2_app.pyの実行

こちらではモデルの作成などは出来なさそうなので、もう一方のプログラムを実行してみます。app.pyのほうですね。

こちらであればデータセット作成、モデルの学習、マージもできそうなのでこっちを使ってみます。

スタイルの作成方法

まずはスタイルの作成をする必要がありますがデータが必要になります。必要なデータは1時間ほどあれば十分だと思いますが、数十分でもできそうな気はしています。試してないので何とも言えませんが…

もし10秒程度のwavファイルが360個ほどあれば十分なのでその時はスタイルの作成を行ってください。説明にもありますが、Dataフォルダとは別で配置しておくとスタイルの管理も楽なので別フォルダを作っておくと良いかもしれません。1スタイルなら適当な配置でもよさそうです。

wavファイルの準備

次はデータセットがない場合ですね。もし自身の声を使用しない場合はどこからかwavファイルをダウンロードする必要があります。状況によっては環境音や音楽を削除するなどの対応も必要かと思います。ただ、今回は自身の声で作成する想定なのでこの工程は省きます。

もし、細かい音声データを大量には持ってないけど、数十分~1時間のwavファイルがある場合はデータセットの作成を行いましょう。

データセットの作成

まずはinputフォルダにデータを入れます。録音などの環境がまだ整ってないので一旦前回使用したwavファイルを使ってみます。

次はモデル名を決めましょう。私はまだ本格的にやらないので適当に"test"にしました。秒数の設定などは一旦デフォルトにしています。この辺は好きなように設定すると良いです。“成功すればスライスが完了しました。“というメッセージが出て所定のフォルダに出力されます。

大体10秒近くの音声ファイルが出力されます。これでスタイル作成の準備が整ったのでスタイル作成をして学習という流れになります。

終わりに

ここまで書いてきましたが、私の方でまだデータの準備ができていません。

一人で話して録音する分には問題ないです。ただ、マイクがゴミだったのでまともなマイクを使って収録したいと思います。

AI音声合成のAivisSpeechを触ってみたよ！

Fri, 29 Nov 2024 00:00:00 +0000

まずはAudibleという形でこの記事を読み込ませてみました。今後も活用してみようと思います。

AivisSpeech とは？

DMMのにじボイス(旧:DMMボイス)でいろいろ騒がれていたところに商用利用もできる無料のAI音声合成が出ていました。

Aivis ProjectのAivisSpeechですね。他のプロジェクトもありますが、一旦試しで使ってみる場合はAivisSpeechになると思います。

AivisSpeechのインストール方法

というわけでまずはダウンロードしてみましょう！ダウンロードする場合はWindowsとMacがあります。私はWindowsなのでこちらのインストーラー版をダウンロードしてきます。

インストーラーを実行しようとするとワーニングの表記が出ます。元のHPにも書かれていますが、コード署名はまだ行われていないようです。一旦開発をガシガシ進めて、余裕が出来たらコード署名もやるとは思います。今回はこのまま実行していきます。

インストールが完了したら実行しましょう。途中でダウンロードするファイルがありますが、不要であれば削除しても問題ありません。私はチェックを入れて特に問題なかったので。

起動するときと喋らせるときは時間がかかることがあります。この辺はPCの性能にもよりますので、人によっては数秒以上かかることもあるかと思います。

ライセンス情報に同意して始めましょう。内容を確認したほうが良いですが、著作権や商用、個人情報について書いてはないのでそのまま続けましょう！

ポリシーは自由にしてもらって大丈夫です。私は基本的により良くなっていってほしいので許可することは多いです。ただ、拒否しても問題ありません。

音声合成

ダウンロードが完了したら試しに文字を打って実行してみましょう。PCによっては多少時間がかかるかもしれませんが、数秒で応えてくれます。デフォルトだとこんな感じですね。

右側の和側やテンポなどを変え、アクセントも少し変化させてみます。右側の喋る部分についてはプリセットで登録できますので、好みの話し方を模索すると良いと思います。こんな感じ。

音声の書き出しと読み込み

話し方を決めて話す内容を決めたら音声を書き出してみましょう！“音声書き出し"だと段落ごとに出力されますので、それが嫌な場合は"音声をつなげ書き出し"を行います。出力時の拡張子はwavファイルになります。

また、書いた内容をテキストファイルとして出力することもできます。逆に書いた内容がテキストファイルとして存在していれば読み込むことも可能です。

そしてプロジェクトを保存すればいつでも同じ話し方と話す内容で作業することができます。

それからモデルによってはスタイルがあります。このスタイルはアイコンをクリックすることで変更することができます。デフォルトだと6種類ですね。

設定などの変更について

後は設定もいろいろ変更できます。基本的にCPUでも動かせますがGPUでも動かすことができます。それから保存先です。ここを設定しておくと保存が楽になるのでやっておくとおすすめです。

もし、他の操作でわからない点や気になることがあればヘルプを見ることをおすすめします。ルビを振ったり、メモを残す方法などもありますので興味があれば一読すると良いと思います。

終わりに

他の音声モデルについてはこちらから確認することができます。ただ、今はあまり多くないのでここから選択するか、待つか、自分で作ってみるのも手だと思います。作るのは大変そうですが…

次はモデルを作ってAivis Speechに取り込むまでをやってみたいですね。ではでは。

最近あった出来事を2つほど_2024/11/24

Tue, 26 Nov 2024 00:00:00 +0000

個人的にあった良かった出来事を書いていこうかなと思います。ただ、大した内容ではないのでサクッと書いていきます。

ミチノ・ル・トゥールビヨン「蘇」ボックス体験記

1つ目は美味しいご飯を食べたことですね。ミチノ・ル・トゥールビヨンというお店の「蘇」ボックスです。

少し前が誕生日だったので義援金付きで買ってきました。現地でもランチやディナーがあるみたいですが、大阪なので冷蔵ボックスで届く感じですね。盛り付けまでできればよかったのですが、絶望的にセンスがないので雑に更に盛って食べました（笑）

内容はサイトに飛んでいただければ見れますので味の感想を書いていこうと思います。

それぞれの料理の感想

ポタージュ
- 甘くてなめらか、クルトンのサクサクもちょうどいい
魚とキノコ
- 魚はホロホロ食感、キノコのコリコリと味が少し濃ゆいしょうゆベースでご飯が欲しくなる
チキンカレー
- 辛くないスパイスで甘みもあり複雑な味がおいしい、オニオンフライの食感もよい、手羽も柔らかくしっかり味がついてる
ケーキ
- 下のタルトクッキー、レーズン＆レアチーズケーキとチーズケーキの2層、上はクッキー？
豚肉
- 肉のホロホロ、玉ねぎのしみた味のシャキシャキ、じゃがいもが優しい味、マスタードの辛みがちょうどいい
バゲット
- サーモンに塩が聞いていて玉ねぎのシャキシャキがよい、ライムギに少しバターを溶かして一緒に食べると良い、余ったリエット飲み食べてもよい
ビーフカレー
- コクのある深みのスパイス、ピクルスの酸っぱさとのアクセントが良い

一旦冷凍されているとは美味しいです。使った材料が書かれてある紙が同封されていました。そのため再現できるのかもしれませんが、流石にプロと同じ味にはならないと思いますね。

プロってやっぱ凄いんだなと思いました。素人目から見たら高級レストランでも食堂でもプロに見えてしまいますが。次は現地に行って食べてみたいと思います。

簿記3級合格！勉強方法から試験当日の様子までをレポート

もう1つは簿記3級に合格したことですね。前々から勉強はしていたのでようやく本番を受けてきました。こちらから受験することができます。

試験終了すると結果をプリントします。QRコードを読み込むと合格証明書をWeb上でもらうことができます。こんな感じですね。一応証明書番号と本名はモザイクを掛けておきます。便利な世の中になりました。

ギリギリ合格！危なかった…！

試験結果をプリントしてもらったのですがぎりぎりでした。試験中に合格できるか怪しいなとは思ってましたが、ほんとにぎりぎりですね。1問目の仕訳を1つでも間違えてたら終わってましたね。今回は仕訳が複雑なものがなかったので何とかなってよかったです。

ただ、2問目や3問目はやったことのない問題が出ていたので、ちんぷんかんな部分がありました。そのせいでかなり点数を落としちゃいましたね。まあ合格すればよいのでいいんですけど…

確か2問目は利息の仕訳でしたね。仕入や売上は模擬で慣れてたんですが、こっちはなれずに微妙でした。

3問目は前受金の一部が未決済の商品売上で計上していないという問題だったと思います。この辺も慣れてない部分だったので点数を落とした要因かなと思いますね。

私が実践した簿記3級勉強法

最後に私が簿記3級合格するまでにやったことを軽く書いていきます。

まずはCPAラーニングで簿記の勉強ですね。もちろん、動画も無料ですし、教材や問題集、模擬試験などがPDFでもらえますので積極的に活用しましょう！さらに、問題も一緒に解いて理解を深めていくのがおすすめです。

次に動画を見終わったら問題を解いていきましょう！問題集を解いていってもいいですが、ある程度分かっているならネット試験を受けましょう。無料でCPAラーニングでも出してますし、ネットスクールというサイトでも解くことができます。

ちなみに公認で出してる模擬試験もあります。こちらは500円/31日で使用することができます。安めではあるので余裕があればやっておくと高得点は狙えると思います。ただ、内容をしっかり理解できていれば不要ですね。

簿記3級はコスパ最強でメリットもあるよ

受験料は3850円(3,300+550の手数料)です。上記のライセンスと合わせれば4000円強で簿記をとれますね。加えて、やる気を見せればどの業界でも働けますので、かなりコスパはいいと思います。少なくともE資格よりはよいですね。あれは10万以上必要なのに使える場面は限られてますので…

さらに簿記は個別投資などでも役に立つと思います。会社の経営状態を知ることは長期的に成長したり、安定して利益を生み出せるかわかるようになるので。

というわけで興味があれば簿記やってみてください。以上最近あった出来事でした。ではでは。

刀剣博物館に行って日本刀のかっこよさと綺麗さに触れてきたよ

Sat, 23 Nov 2024 00:00:00 +0000

刀剣博物館での発見：日本刀の魅力に迫る

刀剣博物館に行ってきました！日本刀ってかっこよく綺麗なイメージですが作り方や種類は全く知らないので興味本位で行ってきました。

余談ですが刀剣乱舞というコンテンツがあります。ただ、私は全く知らないですし今回の展示品との関りは全くないですね。彫りが関係するものなので。

刀剣博物館_刀剣の作り方：玉鋼から生まれる芸術

まずは1Fですね。お土産スペースと受付、日本刀の作り方スペースがありました。今回お土産は何も買ってないです。個人的に惹かれるものはなかったので。

玉鋼は日本刀に使われる金属で材料が木炭、砂鉄、粘土で作られます。ただ、湿気に弱いので毎年の冬に3トンほど作られていいものを選別するみたいです。

玉鋼を使って縦折→伸ばす→横折→伸ばすを十数回繰り返します。更に心鉄を皮鉄で包むようにして作るので2枚ほど折って伸ばす作業が必要みたいです。それを日本刀の形に作り、研磨をしたら完成ですかね。研磨もいろいろあるみたいです。

うっすら日本刀について知っていましたが、より知見が深まった気がします。数日で忘れてそうですけど…

刀剣博物館の2Fは事務室になってますので入れないですね。

3Fは展示室と屋上庭園になってます。屋上庭園からは旧安田庭園を見ることができます。いい景色ですね。後ほど中に入ってみてみました。

刀剣博物館_時代を超えて輝く刀剣：多様な様式と美しさ

展示室では1Fで受付したチケットを渡して入場します。日本刀を見る観点の1つになるのが時代による日本刀の違いですね。長さ、幅、反り、剣先など違いが色々ありますね。展示には時代も記載されているので、これと見比べながら鑑賞するのも面白いです。

展示には50振りの日本刀と一部の鞘、現代の鍔などが展示してありました。

刀剣博物館_刀身彫刻の妙：個性豊かな意匠の数々

私はその中で気になったものを写真に撮ってきました。全部撮ってもどんなものか思い出せなさそうですし。後はキャプションを付けると良いですね。写真を撮って日本刀の特徴を付けてます。これは好きな刀の1つです。簡易的なウサギの彫りですね

他に撮ったものは"不動明王"、“倶利伽羅”、“菊”、“猩々”、“インドの武器”、“大黒天"などですね。見ていて感じたのは倶利伽羅が多かったですね。倶利伽羅というのは剣に龍が巻き付いている様子を表します。やっぱ中二心をくすぐられるかっこよさが当時もあったんですかね？

興味が出ればぜひ見に行ってみてください。そこでお気に入りの1振りを見つけるのもよいかと思います。他にもいろいろありましたので。外国の方も多く見に来ていましたよ！

旧安田庭園の散策：都会のオアシスで心を癒す

刀剣博物館の後は旧安田庭園を見てきました。どういった経緯でこの庭園ができて解放されているのかわかってないですが、いいところですね。

パラノマサイト FILE23で旧安田庭園が出てきたので一度行ってみたいなと思ってました。ただ、プレイしたわけでなく実況動画を見ただけなんですが…

庭師さんが剪定？刈り込み？を行っていましたが、景色はきれいですよね。池の水はきれいとは言えるか微妙ですが…。もう一つアイガモが数羽いました。ただ、寒そうなのか顔を羽の間に隠してじっとしていましたね。確かに寒かったです。

味噌ラーメンと野菜炒め：茨城のひきわり納豆を味わう

お昼は味噌ラーメンと野菜炒めを食べました。麺場田所商店江戸NORENというお店になります。今は茨城のひきわり納豆が入っている商品もあったのでそちらを注文しました！

野菜炒めはこんな感じですね。

調味だれ？と炒めてるのでシャキシャキ感は少なめ
キャベツの芯付近はシャキシャキ感が残っている
味噌だれを使用していて、辛味が少しある

ラーメンに関してはこんな感じですね。

普通麺で程よくスープに絡む
納豆は匂いはするが、スープにつけて食べればひきわりの食感のみになる
納豆が溶けることでスープにスープに粘り？トロミ？がでる
肉味噌は一緒に食べると分かりにくいので別にしたほうが美味しく感じる
スープは味噌だが豚骨ラーメンの味の濃さを感じる、ギトギトまではいかない
チャーシューは煮込まれているが固めで外を焼いてるのもあるかもしれないが、中心部分はもう少し時間をかけた方がホロホロ感がでそう

こんな感じの感想を持ちました。他の人がどう感じてるかはわかりませんが、個人的には美味しかったです。もう少し美味しくなる気はするという感じですかね。

終わりに

それなりに楽しめた1日だったと思います。ただ、一人でぶらぶらするのも限界があるのでたまには友達と飲んだり遊んだりしたいところですね。ではでは。

簿記3級後半が終わったので整理がてら記事を書いてみる

Tue, 19 Nov 2024 00:00:00 +0000

簿記3級後半

まず簿記3級の前半から時間が経ちましたが、後半が終わったのでこちらも記事にしてみようと思います。具体的には無料のCPAラーニングを活用しました。

ざっくりと前回までで大体の流れを学びました。まずは取引から主要簿を記載した後、B/SとP/Lを記載していきます。次に主要簿には仕訳帳と総勘定元帳があり、仕訳帳に記載した後総勘定元帳へ転記していく作業を行いました。

簿記3級後半_補助記入帳

簿記3級後半では主要簿とは別に補助簿が存在します。具体的にこちらは内部で管理する帳簿で、より詳細な記録を行います。補助簿には大まかに補助記入帳と補助元帳があります。

補助記入帳：特定の勘定科目で記録をする補助簿
- 現金出納帳、当座預金出納帳、小口現金出納帳、受取手形記入帳、支払手形記入帳、売上帳、仕入帳など
補助元帳：特定の勘定科目で取引債や品目を記録する補助簿
- 売掛金(得意先)元帳、買掛金(仕入先)元帳、商品有高帳、固定資産台帳など

現金出納帳、当座預金出納帳、小口現金出納帳に関しては書かれている取引に対して帳簿に記載できるか？収支計算や摘要は適切か？というとこですね。

受取手形仕訳帳や支払手形仕訳帳は書いている帳簿から仕訳を行えるようにしましょう。売上帳、仕訳帳は金額や内訳の計算と仕訳までできれば十分だと思います。記号もありますが2つなので覚えちゃいましょう。

簿記3級後半_補助元帳

売掛金(得意先)元帳や買掛金(仕入先)元帳は取引から可能であれば仕訳後、帳簿に転記する流れですね。

商品有高帳は売上高、売上原価、売上総利益を記入します。ただし、先入先出法と移動平均法の2種類があります。これは仕入れの場所により値段が変わるので値段が変わることの記入方法になります。

例えば先入先出法は7/1にA社から単価100円×10個、7/2B社から単価120円×10個仕入した後、7/5に15個売り上げたとします。その時先に仕入れたA社の10個分と残りB社の5個分と考えて金額の記入をする方法です。売り上げ金額は100×10 + 120×5 = 1,600

一方で移動平均法は上記と同じ状況だった場合、単価を(100×10 + 120×10) ÷ 20 = 110円と考えます。そこから15個分の売上が出たのでその金額を記入します。売り上げ金額は110 × 15 = 1,650

以下に例を出してみます。

現金出納帳

9/19 A社に現金500円で商品を売り上げた
9/25 通信費を現金300円で支払った

月	日	摘要	収入	支出	残高
9	1	前月繰越	1,000		1,000
	19	A社売上	500		1,500
	25	通信費支払		300	1,200
	30	次月繰り越し		1,200
			1,500	1,500

現金出納帳

pCloudがセールをやってたので購入してみたよ！

Sun, 17 Nov 2024 00:00:00 +0000

pCloud 3in1バンドルのレビュー

pCloudがブラックフライデーセールをやっていたので購入してみました。以前から気になっていたのですが、このタイミングのセールがよさそうだったので待ってました。

購入したもの

今回買ったのは3in1バンドルですね。内容は以下

ストレージ5TB
セキュリティ性が高いEncryption
パスワード管理サービスのPass Premium

pCloudのセール価格について

値段は599$、現在は154円/$なので大体9万2千円ですね。最初のコストが高いですが、99年使えるのでサブスク換算だとかなり安くなります。

その他の値段を見ると以下の金額。

1TBだと199$
2TBだと279$
10TBだと799$

例えば1TBを買った場合、月26円ぐらいで1TBのストレージが使えます。もちろん写真以外にも動画、音楽、ドキュメントファイルなどなんでもよいですね。

注意してほしいのがこの会社が潰れないということが前提ですね。潰れない限りは日がたつことにどんどん安くなっていくイメージですね。

AWSやGoogle Cloud、iCloudは月間のサブスクなので、これらを使っているのであれば一考の余地ありという感じです。

実際に触ってみた感想

実際に使ってみた画面がこちらですね。「Automatic Upload」には自動でアップロードされたファイルがあります。こちらはwebで見た画面です。

アプリもありますので必要であればダウンロードしましょう。PC版モバイル版ありますのでファイルの同期をしてみます。

ちなみにPC版のアプリは画像のように各フォルダー別にバックアップをすることができます。

他のフォルダも同期から選択することができます。

CryptoフォルダはEncryptionサービスになります。見られたくないものや大事な書類を入れておくものに使ったりします。ただ、個人で使う場合は個人情報ぐらいしか思いつかないですね。プログラムならprivateでgit管理しそうですし…

pCloud Pass Premiumについて

もう一つPass Premiumというサービスを買いました。これはパスワードの管理ですね。こちらもWeb版アプリ版モバイル版で使うことができます。

ログインするとこんな感じです。色んなブラウザやパスワード管理ツールが出てきます。私はChromeを使ってるので実際にインポートしてみます。

Chromeのエクスポート方法

Chromeの場合は右上の縦三点リーダーから"設定" > “パスワードと自動入力” > “Googleパスワードマネージャー"を選択します。

パスワードマネージャー画面から"設定"を選び"パスワードのエクスポート"にある"ファイルをダウンロード"をクリックします。そうするとcsvファイルがダウンロードされます。

ファイルのインポート他

ダウンロード後はpCloud passからChromeを選び以下の画面にファイルをアップロードします。内容を確認して問題なければ"選択内容をインポート"をクリックします。

もし他のブラウザやパスワード管理ツールを追加したければ"追加"をクリックして同様の手順で設定すれば問題ありません。

ちなみにGoogle Driveやフォトのバックアップができますが、1アカウントだけみたいなので複数のアカウントに分けてる場合は別の方法が必要そうですね。

ざっくりpCloudはこんな感じですね。5TBもあるのである程度動画を入れても問題なさそうです。以前動画を作ったことがあるという話をしたのですが、それを全部突っ込んでチャンネル爆破でも楽しそうですね。

お得なキャンペーンをやってるらしい

最後に対象のサイトからpCloudの商品を買えばアマギフがもらえます。もちろん買う商品によって値段は変わりますが、1割弱戻ってくるのでお得です。

もしpCloudを購入したらエントリーしましょう。

姓名とメアドを記載したらエントリー完了です。ただ、調査がセール終了後になりますのでアマギフ送付が正月くらいになるみたいです。

最後に

とは言えストレージはそんなに要らなければ買う必要はないと思います。強固なフォルダーもあまり使わなそうですし、パスワード管理は代用がいくらでもあるので。私は将来的にあると使えるかな？程度で買ったので興味とお金に余裕があれば試してみてください！ではでは。

ルイーズ・ブルジョワ展に行って感じてきたこと

Thu, 14 Nov 2024 00:00:00 +0000

ルイーズ・ブルジョワ展の概要

先日ルイーズ・ブルジョワ展に行ってきました！モネ睡蓮のときを見に行った時にパンフレットをもらったので行ってきました。下の写真は代表的な作品の一つ蜘蛛の彫刻「ママン」になります。どうでもいいですが、高校の同級生が少し前に行ってたみたいです（笑）

六本木ヒルズの外にもありますが、展示会場にも2点ほどあります。いずれも違う様相をしています。

展示品について

ルイーズ・ブルジョワ展の展示品はほとんど撮影がOKだったと思います。私は気に入った作品だけ撮ってきました。53階の外が見られる宙づりにされた男、窓枠にある空の絵、黒い実がある松葉づえで支えられている気の女ですかね。正しい名前は忘れましたが…

ルイーズ・ブルジョワについて

ルイーズ・ブルジョワという人はフランス出身のアメリカ人アーティスになります。女性で幼少期の体験から母性やカップルをよく題材にしてました。

そのため性を彷彿とさせる作品が多いため、写真を撮っても見せづらいものが多いですね。なのでほとんど撮らなかったのですが…

ただ、作品自体は考えさせられるものもあり、なぜこんな表現になったのかな？というものもありましたね。謎の重厚な扉に囲まれた椅子、多くの似た絵画、椅子がメインとなっているホログラム等ありました。

もちろん解説ありの作品もあります。とは言え自身の中で想像を膨らませながら"これは何を表してるのか?“と考えるのも楽しいです。

また、彼女の母親がタペストリーの修理をしていたみたいです。その影響もあって服飾系の作品もありました。色使いもきれいなものも多く刺繍などもあって凄いなーと思いました。

ルイーズ・ブルジョワの言葉

それから彼女の言葉で好きな言葉がこれですね。SNSが出てきたことでよりこの言葉が刺さるように感じます。私はほとんど投稿してないのですが、批判はまだしも誹謗中傷が飛び交うような状況ですからね。この言葉は忘れず心に秘めていこうと思います。反面教師の言葉として。

お土産について

一通り見て回った後はお土産ですね。特別欲しいものはなかったのですが、個人的にはパズル系ですね。組み合わせパズルだけでなくボードゲームもありました。友人関係や部屋に余裕があれば買ってやりたいところです。私が買ったものはミルクアーモンドですね。

容量は50gなので大きくはありません。味は外のミルクが割と厚みがありますね。厚みのあるミルクとアーモンドでお土産としてはいいかもしれませんね。アーモンドと言っても砂糖やら加工物もあるので体にいいわけではないですが…

豚組食堂で昼食

見回った後はお昼をいただきました。ヒルズB2にある豚組食堂ですね。スタンダードの豚に厚切りサイズを注文しました！ご飯とキャベツはお替り無料ですね。値段は2000円くらいですが、サイズを抑えれば1200円ぐらいになるかと思います。

厚切りにしたのでお肉は肉厚で、衣はサクサクですね。味付けは塩とタレがありますが、塩だけでも十分美味しいですね。もちろんカラシとタレでも美味しいですが。

個人的にはキャベツがもう少し新鮮だと良い気がしました。しなしなではないですが、もう少し鮮度が高いキャベツだとより箸が進むかなという気がします。鮮度か洗いすぎかはわからないですし、あくまで個人の感想ですが…

ちなみに会計は前払いなので注文→会計→食事になります。ファーストフードやカフェは前払いが多いですが、ランチでは滅多に見ない気がしますね。店員さんの気づかいは細かい方だと思います。各テーブルをちょくちょく見回ってきて、カラシや水、ご飯等を確認してましたので。

終わりに

以上ですね。美術館に行った際いくつか気になるパンフレットをもらったので、また来週どこかに行こうかと思います。ではでは。

ヒンターベルクのダンジョン実績100%クリアしたよ！

Mon, 11 Nov 2024 00:00:00 +0000

ヒンターベルクのダンジョン実績について

前回ヒンターベルクのダンジョンについてある程度の説明をしたので、内容については省略します。実績に関しても特に難しいものはなかったので簡単に紹介してみます。

ドーベルコーゲルの滝の後ろにあります。滝の中に入れば宝箱が見つかりますので、空ければ解除できます。鍵はついてないのですぐ見つかると思います。

攻撃コンジェットを7または12個使用するはコンジェットを1回使うだけで大丈夫です。ハンナの店から買ったり、友人からもらうことで増えます。もしかしたらダンジョンの宝箱にもあるかもしれませんが…

ヒンターヴァルトの鍵付き宝箱は2個あります。ダンジョンは含めないのでマップ内から取得することができます。1つは川の近く、もう1つは大木の裏ですね。少し細かく見ればすぐ見つかると思います。

大変だと感じた実績

一番大変になるのは100万ヒンターバックとモンスタークラブのクエストかもしれません。方法としてはマップに向かうたび、ファストトラベルを使わず基本徒歩でアイテム回収と敵を倒すことですね。積極的に売却アイテムを集めればお金とクエストがいけると思います。

ちなみに青はお金または魔法素材、赤はモンスター系、緑は回復アイテムですね。

またモンスタークラブに関してはチャームがありますので、それを付ければ割と集まります。ついでに換金もしてお金を貯めていきましょう！

アイテム回収をすればゴミやチャームの圧縮素材も集まると思います。これでゴミ、モンスタークラブのクエスト、お金、チャームの装備個数実績が達成できます。チャームに関しては交友関係を広げて枠を広げる必要もあります。

昼はマップやダンジョンでお金を貯めたり、コインを集めたり、スポットでゆったりします。コインについては少しだけ見つけにくいですが、周りを見るようにすれば大丈夫だと思います。

ヒンターベルクのダンジョン_おすすめの交流相手

夜は全員と交流していきます。おすすめはハンナですね。剣や防具のアップグレードができますので。また個人的におすすめのコンジェットであるバタフライ爆弾も買うと良いです。

早めに交流したいのはテオですね。鍵付き宝箱を早く解放したいところです。次の商品25%オフも魅力的ですけど。意外なキャラだとトラヴィスですね。最後の報酬が1回復活できるものになります。これで探索はかなり容易になりますね。

個人的にはカイのコンジェットも好きですね。自爆ローリングの敵がいるんですが、これを使えば楽に倒せますからね。

中盤だと社交ステータス変換チャームがいいですね。攻撃力、防御力が大幅に底上げされると思います。物理攻撃300の実績にも必要ですね。

とは言え基本的には好きなキャラから攻略してもいいです。ダンジョンに行かずひたすらスポットでゆったりして交流するというのもありだと思います。ただ、一通り集まった後ダンジョン行くとかなり余裕になるのでひりひりした戦いがしたければ先にダンジョンに行きましょう！

最終的に全員の交流をすればほとんどの実績を到達できると思います。もし物理攻撃力が武器やチャームでも足りなければボートに乗ってください。これは攻撃力が上がりますのでいずれ300に到達できると思います。

最終日の状況

大体69日過ごして最終的なステータスがこちらですね。最後は深夜にテレビと午後にスポットを行き来する日々でしたね（笑）

チャームはこんな感じ。回避スローダウンは最後まで活躍しましたね。回避爆発はノックバックに使えます。不意打ちは火力上げ、社交ステータス変換はステータスが大幅アップ。といった感じですね。雑魚相手なら討伐衝撃波もかなり有効です。

全てが終わったら新しいゲーム+を始めることができます。ただ、交流などを全て完了した場合はやる必要はないですね。もし、まっすぐ進んだけど実績もやりたい方はこちらを進めることになるくらいだと思います。

ヒンターベルクのダンジョンはこんなところですね。個人的に夢中になってやったゲームなのでおすすめです。ゲームは一旦ここまででまた勉強に戻ろうと思います。ではでは。

ヒンターベルクのダンジョンを遊んでいるよ！

Fri, 08 Nov 2024 00:00:00 +0000

ヒンターベルクのダンジョンについて

簿記の勉強も終盤なんですが、同時並行で遊んでいたヒンターベルクのダンジョンについて書いてみようと思います。まだ実績100%ではないですが、紹介という感じです。

ヒンターベルクのダンジョン_シナリオ

シナリオの流れとしては主人公のルイーザは現実に現れたダンジョンに行ってみて冒険をすることにします。そこで剣と魔法の世界を楽しみつつ、現実世界への影響を考え始めます。そのため、全てのダンジョンをクリアしようとするが…というお話ですね。]

ヒンターベルクのダンジョン_ゲームシステム

このゲームはオープンワールドのアクションゲームになります。剣と魔法を上手く使いこなしつつ、敵と戦います。またダンジョンでは敵だけでなくパズルもあります。魔法を上手く使いながらパズルを解き、ダンジョンをクリアしていきます。

難易度はイージー、ノーマル、ハードがあります。相変わらずハードでプレイしていますが、無謀なことをしなければサクサク進めます。レベルがありますので最低限合わせていけば苦戦することはないと思います。

装備について

ここから先はシステムのほうをもう少し深掘ってみたいと思います。装備は剣と防具になります。剣には強化スロット、防具にはアップグレードがあります。また共鳴系はステータスによって効果が落ちるので気を付ける必要がありますね。

コンジェットとアイテム

次はコンジェットとアイテムですね。イメージ的にはこっちがスキルですが、このゲームでスキルは魔法を指してます。コンジェットは使うとしばらく使えません。また時間経過ではなく何回剣で攻撃したかで溜まります。アイテムはHPとMPですね。

チャーム

こちらはチャームです。ロックマンエグゼのナビカスタマイザーのような感じです。ちなみに素材を集めて研究員に渡せば圧縮することができます。4枠使うものもありますが、1枠にまで圧縮できますね。

その他アイテム

その他服装、剣の強化アイテム、コイン、プレゼント、素材ですね。この辺は特にいうことはないですが、モンスター素材や魔法素材はいくらあっても困らないですね。可能な限り集めると良いかと思います。

道中はこんな感じ。鍵の掛かった宝箱やモンスター素材を集める集団がいます。鍵の掛かった宝箱はある人の好感度を上げれば空けられるようになります。また、一度行った案内板ではファストトラベルもできますので、一度ぐるっと回ると楽になります。

マップのあれこれ

それからダンジョンに行かず観光スポットでゆっくりする手段もあります。観光スポットではステータスが上昇します。体力や攻撃力、防御力もですね。ただ、一度だけで以降はそこまで上昇しません。場合によってはこちらも有効活用すると良いと思います。

ダンジョン内部

ダンジョンの中はこんな感じ。スキルを使って攻略を基本的にはしていきます。道中の宝箱にはコインがあります。コインは収集要素＋服装の購入に必要なので、無理に集める必要はありません。また、道中どうすればいいかわからないときは周りを見てスキルを使うか白い縁は登れるので注意深く見ることをおすすめします。

ダンジョンをクリアしてスタンプを押すと攻略した場所とコインが見れます。またダンジョン以外にもサブクエもありますので余裕があればやっていきましょう。

夜の行動について

ダンジョンまたは観光が終わったら友人との交流ターンになります。ここでは贈り物をして有効度を上げ、一緒に過ごして中が深まるとステータスが上がったりします。状況によっては合いたい人に中々会えないこともあるので、割と悩ましい部分もありますね。観光でさっさとこの辺をアンロックする手段もありますが…

終わりに

システムとしてはこんな感じですね。仲良くなることで強化やできることの幅が広がったり、パズルも程よい難易度です。コインも案外見つけやすい場所にあるので意外と集まりますね。

一つ気を付けるならアクション部分ですね。攻撃の後隙があるのでそこで反撃を食らってやられることが多いので注意が必要ですね。そこ以外は割と満足できるゲームだと思います。

魔法についてですが、場所によって使える魔法が変わります。今回は4箇所マップあるのでそのマップに合った魔法が手に入るので、パズルも変わったりします。ここも楽しみが増えるポイントですかね。

このゲームももう少しで終わりそうなのでそろそろ実績も見つつ進めていこうと思います。ヒンターベルクのダンジョンはおすすめですので是非セールなどで買ってみてください。ではでは。

特別展_鳥～ゲノム解析が解き明かす新しい鳥類の系統～見たよ！

Tue, 05 Nov 2024 00:00:00 +0000

特別展_鳥の生態に迫る

特別展_鳥を見に行ったのでその感想を書こうと思います。こちらは昆虫展が終わったので次の特別展になります。

ちなみに昆虫展と同様人が多かったですね。雨が降っていましたが初日というのもあったので。10時くらいでしたがそこそこ混んでました。

初めはざっくりと鳥について解説してました。例えば鳥の羽についてですね。羽の鋭さや大きさ、速さなどですね。アホウドリの翼はそんな形だったのかと思いました。

他にはこんな感じで様々な部位のトリの羽毛が展示されてました。結構いろんなところに羽があるんですね。

他にもいろんなトリが展示されてました。全てではないですが、気になったやつを撮ってみました。他にもかっこいい鳥、可愛い鳥、変わった鳥等いるので興味があれば行ってみてください！

特別展_鳥で見ていて気になった話

興味深かった話としてはキーウィは体の20%~25%の大きさの卵を産むらしいです。すごい大きさですね。他にも似たような動物もいるのでしょうか？人間でも10%未満ぐらいですよね。

それからファーストペンギンですね。勇敢な人として称されますが、実は空腹に耐えかねたペンギンかもしれないみたいです（笑）

後はカッコウの托卵ですね。例えばカッコウはよそのトリへ育ててもらいたいので、卵の模様まで似せるようになってるみたいです。すごい執念ですね。

フクロウの展示を見たんですがハリーポッターを思い出しますね。なんでフクロウがモチーフなんでしょうか？

もう一つ映像の中でタンチョウが求愛をするシーンがありました。それが一生懸命で互いに回りながらダンスをしていたシーンは良かったですね。あんなに熱心にやってもつがいになれるかわからないんだなと思いながら、人生を振り返りましたね。

シマエナガもいて可愛かったですが、普通のエナガも可愛いですね。

都道府県のトリとPEANUTSコラボ

最後の方には都道府県のトリがいました。花や木もあるんですね。トキなんかは絶滅した鳥何ですが、シンボルなんですね。ちなみにトキは日本産のトキは絶滅しましたが、今は中国のトキを野生で保存しているみたいです。コウノトリも絶滅しそうだった気がします。

一通り見終わったらお土産ですね。HPに載ってないお土産もありました。今回はアクキーとコーヒーを買ってみました。他にピンとくるものがなかったもので…

それからPEANUTSとコラボしてるみたいで、専用のコラボグッズが出てましたね。ぬいぐるみやバッグ、Tシャツなどですね。私はスヌーピーの興味はなかったので買わなかったですが。

昼食タイム

一通り見回った後は昼食をいただきました。特別展_鳥の仕様になっているランチプレートとムースとエスプレッソですね。

レバカツはレバーの味が強く衣は薄めですね。エビとアボカドは素材の味です。黄色の粒は何かわからないです（笑）。ローストチキンの中にはリゾットがあります。チキンもリゾットも美味しかったですね。スープはポタージュですが、少し塩味ですね。パンは普通のバゲットでバター付きです。

シマエナガのスイーツはバニラアイス、チョコムース、オレンジゼリー、スポンジ生地で構成されてます。個人的にはバニラアイス、チョコムースでも十分美味しい気はしました。

遅めにお昼を食べるときは1時間以上待つのでそこを目安に整理券を取ることをおすすめします。

常設展について

最後に常設展を回りました。まだ行ってない部分もありましたので。

行ったところは地球館のB1、B2、B3の半分くらいですね。B1では恐竜、B2では恐竜以外の化石類ですね。動植物や海の生物、人類も含めて色んな化石や痕跡がありました。

B3は科学ですね。日本人がノーベル賞でとった物や関わった人、いろんな分野で大きく貢献した人の紹介がありました。

後は世界的に使われている単位やそこで使われている装置などですね。世界的な単位は7つで長さ(メートル/m）、質量(キログラム/kg）、時間(秒/s）、電流(アンペア/A）、温度(ケルビン/K）、物質量(モル/mol）、光度(カンデラ/cd）みたいです。

これは知らなかったですね。ケルビンやカンデラは聞き馴染みがないですね。

それからノーベル賞に関わる日本人ですね。具体的にはスーパーカミオカンデやIPS細胞、青色LED、場の量子論など知ってるものがあれば知らないものもありました。物理は最近学んだ部分があったので内容的についていけたのがうれしかったですね。

帰宅した後はお土産を確認しました。アクキーとコーヒーはこんな感じ。コーヒーの味は普通のコーヒー？ですかね。コーヒーの解像度が高くないのでわからないですが、渡り鳥の森に貢献出来たならよいかと思います。

東京にいるのも残り1か月半ですし、もう少し博物館や美術館を見て回ってみようかと思います。ではでは。

簿記3級の前半が終わったので整理がてら記事を書いてみる

Sat, 02 Nov 2024 00:00:00 +0000

簿記3級_前半のまとめ

前回簿記3級について書きました。あれから勉強を進めてみたので復習も兼ねて書いてみようと思います。ただ、簿記3級資格を取るかは決めてないです。せっかくなら2級でもいいかと思ってるので。

簿記3級_簿記の目的

まず簿記(帳簿記入)の目的は財務諸表の作成になります。財務諸表は会社の成績表でざっくり言えばお金のやりくりが記載されています。

次に財務諸表は2つあり、**貸借対照表(Balance Sheet、以降B/S)と損益計算書(Profit and Loss Statement、以降P/L)**があります。

B/Sは現金、資本金、借入金などの資産や負債、資本が記載されています。つまり財政状態を示しています。P/Lは仕入、売上、純利益などの費用や収益が記載されています。つまり経営成績を示しています。

P/Lは名前のままですが、B/Sはイメージしずらいですね。ただ、借方や貸方を理解できればそれが対照になってる表という名前で理解ができると思います。

この2つの表では勘定科目と金額が記載されています。勘定科目は現金、土地、売上等の名称を指します。

簿記3級_仕訳について

まず財務諸表を作る流れとしては帳簿に仕分けと勘定をしていきます。そして期末になったら試算表を作って財務諸表を作るという流れになります。

仕分けですがこれが一番大変だと思います。例としてはこんな感じですね。

1/1 株主から資本金2,000,000を現金で受け取った
2/3 銀行から借り入れた3,000,000が当座預金へ振り込まれた
4/5 商品を1,000,000で仕入れ、小切手で振り込んだ
6/8 商品を2,500,000で掛け販売した
9/7 代金支払いの延長を了承し、約束手形2,500,000を受け取った
12/1 約束手形が満期となり手形代金が当座預金に振り込まれた

日付	借方項目	金額	貸方項目	金額
1/1	現金	2,000,000	資本金	2,000,000
2/3	当座預金	3,000,000	借入金	3,000,000
4/5	仕入	1,000,000	当座預金	1,000,000
6/8	売掛金	2,500,000	売上	2,500,000
9/7	受取手形	2,500,000	売掛金	2,500,000
12/1	当座預金	2,500,000	受取手形	2,500,000

仕分けの何が大変かというと借方、貸方がごちゃごちゃになる。それから勘定科目を覚えるというのが大変です。

仕訳の書き方

一応借方、貸方の基本は

資産と費用が増えるまたは**負債、資本、収益が減れば借方(左側)**に書く。
資産と費用が減るまたは**負債、資本、収益が増えれば貸方(右側)**に書くですかね。

例えば1列目の現金は資産で資本金は資本に分類されます。この場合どちらも増えているので基本に従って書けば問題ありません。ちなみに資本金は株主からもらったお金になります。こちらは返済不要です。

次に2列目の借入金は銀行から借りたお金なので負債で返済が必要になります。当座預金は会社がお金の決済をする口座です。こちらも基本に従って問題ないです。

3列目ですね。仕入れは費用に分類されます。費用が増えたので借方に書きます。その時当座預金から決済をしました。資産がマイナスになったので貸方に当座預金を書いています。

「モネ睡蓮のとき」に行って美術ミシしらを脱却したかも？

Tue, 29 Oct 2024 00:00:00 +0000

モネ睡蓮のときを鑑賞した感想

先日国立西洋美術館に行ってきました。

モネ睡蓮のとき_チケット購入と入場の様子

「モネ睡蓮のとき」が開催されていたので、そちらを見に行ってきました。私はネットで買って入りましたが、会場で買えば現物のチケットがもらえる感じですね。ただ、それなりに並びます。朝9:30開場ですが、10:00前に行っても並んでたので、チケットのこだわりがなければネットで買うのがおすすめです。

中に入って色々と展示されてました。ただ、ほとんどは写真NGで1フロアのみOKになってました。

モネ睡蓮のとき_展示内容と感想

展覧リストをもらってきました。題名の通り睡蓮関係が多めですね。他にもパリのマルモッタン・モネ美術館に多くある物みたいですね。パリに行けばもっと見られるかもしれないですね。

色々見ていった感想としては割と同じ構図で多くの絵を作ったというイメージですね。風景画だと思うので環境の条件や日付が異なるとは思いますが、同じ場所から書いていた感じです。写真OKのやつはバラバラですね。

油絵で描かれたもので風景画なので主に緑、青系が使われていました。ただ、朝または夕方あたりであれば赤系統が使われていました。恐らくですが…

気に入った作品と余白の意図

絵として気になったのは余白ですね。キャンバスすべてに色を塗るのではなくあえて塗ってない場所もありました。白の代わりなのか意図的なのかわかりませんがそういうものなんですかね？

それからモネの作品に日本の橋というものが複数ありました。日本の影響もあったということですかね？どこの橋かは全くわからなかったですが、嬉しい限りです。

個人的に好きな作品は柳と睡蓮ですかね。ウォータールー橋やセーヌ河もよい感じですけど、柳のたくましさと睡蓮の物寂しさが個人的には好きですね。

お土産とレストラン

お土産も売ってますがこちらもかなり人が並んでました。私は物が欲しいとかは特にないのでスルーしました。絵のレプリカを予約販売してましたが、値段が数万から十数万くらいで売ってましたね。本物は億超える感じですかね？そもそも売ってもらえるのかどうか…

特別展は大体1時間くらいで見回れます。常設展のチケットは買ってなかったので、終わり次第帰宅しました。中にはレストランなどもありますが、こちらも今回はスルーしました。次回行くときは行ってみようと思います。

お昼のミスタードーナツ

余談ですがお昼はミスタードーナツに行きました。飲茶を食べてみたいというのがあっていきました。今は台湾フェアやってるので鶏サンラータン麺を食べました。

スープは酸味があって、ラー油の辛さが良い感じですね。細麺に程よく絡みつつ具材も美味しかったです。

ミスドはたまに食べるくらいがちょうどいいですね。月一でも飽きるかもしれません。

というわけで今回は以上になります。またいずれ行くと思いますし、来月当たり行こうと思ってるやつもあります。それを見たらまた書いてみようと思います。ではでは。

簿記の勉強を暇なタイミングやる！世界でも使えそうかも？

Sat, 26 Oct 2024 00:00:00 +0000

簿記を始めたのはなぜか？

前回のブログでゲームに飽きてきたという話をしました。というわけで勉強をしようかと思います。

簿記に挑戦：コースについて

プログラムの勉強もいいんですが、普段＋副業でもやってるので変わった勉強をしたいなと思いましした。そこでこのサイトですね。アカウントを登録すると使えるようになります。

色んなコースがありますが、メインは簿記だと思います。問題集の解説もありますので、試験勉強だけでも使えると思います。他のコースは今のところ興味がわかないので無視します。

まずは簿記3級ですね。簿記2級を1つ見てみたんですが、簿記3級の知識を前提に話を進めていたので。

簿記に挑戦：教材の活用

それから動画だけでなく教材もあります。紙媒体ではなくpdfですが。コースを見ると左のタブに講義、右のタブに教材があります。ここからダウンロードできますので、欲しければダウンロードしてみてください。

さて、動画見て教材見て手を動かしながらやるのが勉強としては一番の近道だと思います。

進めていきながら時々忘れていることがあれば、立ち止まってなるべく思い出すまで考えて、どうしても出なければ復習するという感じでやるのがいいかなと思います。

ただ、私はITに従事する者です。これだけではわからないことがあった際に聞けないこともあるなと感じました。

NotebookLMを使ってサポート

というわけでNotebookLMの出番です。実は最初Difyを使おうとしたのですが、15MBという制限がありましたので変更しました。勉強したいpdfを全てぶち込んでみましょう。

一旦概要と用語集を作ってみました。

作り方はシンプルでチャットに「教科書から概要を作成してください」や「教科書から用語集を作成してください」と入力します。

そうするとpdfを読み取って作成してくれます。それをメモに保存するという流れになります。作成されたチャットの下部に「メモに保存」があるのでそれをクリックすれば作成されます。

NotebookLMの活用法

大体概要や用語集を作れば困ることは少ないかと思いますが、動画内の説明でわからないことがあれば質問すると答えてくれると思います。あるいはこんな感じで質問の方法を出してくれることもありますので。

もう一つ有効活用としては類似問題の作成ですね。「問題集を見て似たような問題を3問作成してください。」と言えば3問類似問題を作成してくれます。一応「解答を作成して下さい」と言えばそちらも作成してくれます。

とは言え全て正確か？という言われるとわかりません。特に類似問題を作成した後の解答などは怪しいかもしれません。LLMを使うときは当たり前ですが、鵜呑みにはしないようにしましょう。時には教材を見直すことも必要なので。

Courseraでさらに深い学びを

今は空いた時間でやってるところなのでこの勉強をしていますが、仕事を辞めた直後ぐらいであればCourseraで勉強しようかと思います。こちらですね。

ここはほぼIT系の勉強になりますが、認定証ももらえますし、コースによっては海外大学の証明書ももらえます。もちろん有償ですが…

ただ、コースの認定証だけなら7日間の無料トライアルがあります。この期間に1つぐらい取りたいなと思ったので空いた時間にやってみようと思います。ではでは。

最近やったゲームをいくつか書いてみる！

Wed, 23 Oct 2024 00:00:00 +0000

最近ゲームに飽きつつあるのですが、直近でやったゲームを書いてみようと思います。

未解決事件は終わらせないといけないから

まずはこちらのゲームで、「LEGAL DUNGEON」を作成したSomiさんの作品になります。一応共通のキャラが出てきますが、知らなくても楽しめると思います。

未解決事件は終わらせないといけないから_ゲームシステム

なお実績自体は難しくなく、ゲームを進めていけば問題ありません。

中身を軽く触れるとゲームシステムだと青吹き出しで会話を見ていきます。進めていくと黄色、紫、赤の項目が出てきます。黄色は鍵が必要になります。鍵は青の会話を並べていくと手に入ります。紫は日付の入力ですが、会話から見つけていきます。赤はキーとなる会話を指摘すれば解放されます。

未解決事件は終わらせないといけないから_シナリオ

なおストーリーの中身としては詳しく触れないですが、会話の中で嘘が混ざったりしています。それを見つけながら真実が何なのかを探していきます。

会話をよく読むと"この人ではなくあの人が話してるな"というのがわかりますので、よく読むことが正解を導くカギになります。会話中ではこの人の言い分もわかるけど良くないよねという感じですね。結末は2種類で見方で変わるという感じですね。実際にやって確認してみてください。

DREDGE: DLCを含む

こちらのゲームは釣り微ホラーゲームになります。

以前実績のコンプをしたのですが、DLCをやってこなかったのでそこも含めてやりました。ちなみにニュージーランドセールをやってたのでそのタイミングで買いました。他のゲームもそうですが。

DREDGE_追加DLCのシステム内容

DLCの内容は3つですね。

アイテムのみ
ペールリーチ
アイアン・リグ

アイテムのみは正直いらない気はします。初めてやる人ならいいかもしれません。ペールリーチは新しい海域、魚、ツール、クエストですね。専用の海域があるので新しく釣り竿が必要になります。ただ、クエストシナリオ自体は淡白でその場所にいた人の話を聞き、何があったかを解明するという感じです。

アイアン・リグは既存の場所を再度訪れクエストを行っていきます。始めたばかりでは途中で詰まるかもしれませんね。釣竿を作り替え、古代の魚を釣り、研究者に渡して進めていきます。徐々に不気味さが滲み出てくるような感じですね。

DREDGE_追加DLCのクエスト内容

ただ、クエストとしてはお使いっぽさが否めないですね。少しづつ飽きは来るかもしれません。報酬はいいものがあるので、始めたばかりの人は同時並行でやると楽しいと思います。

こちらも興味があればぜひやってみてください。やられることはありませんが、船が故障したり、釣った魚を失うことはありますが…

今後プレイする予定のゲーム

今やってる、やろうとしているゲームはこんな感じですね。

戦国無双5
Flutter Away
ATONE: Heart of the Elder Tree

実は戦国無双3を昔やってたので久しぶりにやりたくなってやってます。加えて他2つはNZセールで買ったものになります。せっかくNZに行くのでなんとなくやってみたくなった感じですね。

ゲームをやりすぎて飽きつつあるので、本を読むなり、勉強するなりしようかと思います。後は外に出て色々見聞きする感じですかね。外に出て経験しないとわからないことも多そうですし。ではでは。

ここから何処への感想 ~舞台ミリしらの私が初めて見に行った話~

Sun, 20 Oct 2024 00:00:00 +0000

舞台「ここから何処へ」を観た感想

先日舞台を見に行く機会がありましたのでその感想になります。

初めての舞台体験

私は舞台を見に行ったことがありません。幼いころライオンキングを見た記憶はありますが、それ以降は一度もないですね。中学生の部活紹介とかぐらいでしょうか？

今回見た舞台は"ここから何処へ“になります。HPはここですね。予約はここからしましたが、今は公園が終わってると思います。

「ここから何処へ」の物語の概要

ここから先は物語の感想になります。舞台素人なので細かい部分や的外れな意見もあるかもしれませんが、(　´_ゝ｀)ﾌｰﾝぐらいで聞いていただければと思います。ちなみに舞台と観客の距離が割と近かったです。この中で演技ができるのは凄く、尊敬するなと思っています。私には無理ですね…

物語の内容はSFストーリーになります。6人の男女と2人の司会、AD1人とフィクサー1人の計10名で構成されています。途中で役が変わるなどはありません。

シナリオとしてはある番組に出演した6人の男女、視聴者から高評価を得られれば願いを叶うと言われて出演します。その番組では本音を話すシーンがあるが、事件が起きてという流れになります。シナリオ自体の感想は最後に話そうかと思います。

ここから何処へ_各キャラクターの紹介と感想

6人の男女は一般市民でヤンキー主婦、鉄砲玉、町工場経営者、金持ち主婦、女優、ハッカーになります。2人の司会は1人が男で進行役、1人が女で審判役になります。ただADの人は喋らず、フィクサーは起きてる出来事の裏をぺらぺらと語ります。

ヤンキー主婦

ヤンキー主婦役はDV気質の人です。ただ、浮気をされたということで出演しています。役の人は感情の訴えをしたりしなかったりという感じでした。こんな主婦いるんだろうなとは思いつつも、心を揺さぶられる感覚はたまにあるという感じでした。

鉄砲玉

鉄砲玉はヤクザで敵組に突っ込む人です。愛する人のため猪突猛進という役です。感情自体はあまり伝わってこなかった印象です。活舌の問題なのかなんと言ったかわからない部分もありました。役としてはひょうきんな感じだったので、シリアス展開中に謎の発言をするという役回りでした。

町工場経営者

町工場経営者は酒を飲み仲間と楽しそうにしゃべるが、家族に見放された職人気質の人です。この方は凄いですね。こんな人いるなと思いつつ、悲しいや家族を思う気持ちがよく伝わって泣きそうでした。いいおっちゃんで幸せになって欲しいとさえ思えました。

金持ち主婦

金持ち主婦は陰謀論にはまってそうな感じです。特に放射能系ですね。本音は1人でも生きる！という強い意志がありました。そこの感情はよく伝わってきました。彼女の性格上家族だろうが友達だろうが関係ないとみれば、それ以外の感情は伝わらなくてもよいのかもしれません。

女優

女優は昔人気だった人です。今は記者に追い回されながら、いろいろスキャンダルを暴露されたりしているという感じですね。後半で活躍する場面があります。自分勝手に生きつつも、身近な人への感情を隠し切れないというのが伝わりました。

ハッカー

ハッカーはなんでも知りたがりの人です。とは言えそれで金稼ぎをしているので金を稼ぐ意図が全く見えなかったのですが。この人を中心に事件が巻き起こりますが、そうなるかな？というのがあった印象です。何か動かしそう感があってよかったですが、悪者感が出てました。場をかき乱す役という意味では間違ってなさそうですが。

男司会と女審判

男司会の人は各演者に振り回されつつも番組を何とか進行しようと努めます。大変だなと思いながらも事件の真相を知っている人なので、複雑な思いが垣間見えます。

女審判者の人はひょうきんで皮肉屋だけど核心を突いたり、本音を引き出すことや記憶消去もできます。最後辺りにこの人が何者かわかるのですが、こんな性格になるかな？と思う部分はあります。役者さんの演技は役に見合っててよかったです。

ADとフィクサー

ADさんは喋ってないですが、裏方に徹してました。それからフィクサーは小物感が強かったです。大物の役だと思うので、貫禄が出ていないのは少し残念でした。また、こちらの方も鉄砲玉の人と同じで少し聞き取りずらい部分もありました。ビームややられたところは面白かったですが。

演者さんの印象はこんな感じですね。次はシナリオの感想ですね。

ここから何処へストーリー進行と演出の印象_前半

初めは司会の人が番組を始めるところから始まります。その後は出演者6名の紹介ですね。ここで演者の印象が決まります。ただ、のちにこの印象は変わります。当たり前ですが、本音だけで生きているわけではなく建前を使ってるので。

紹介した後は実際にスタジオに入ります。そこで建前と本音を話すパートに入ります。3名話した後CMで司会の人の掛け合いとスタジオに入った場面が出ます。

スタジオに入る場面は普通なくてもいいのですが、ここがあるおかげでハッカーの暗躍が活きてきます。ただ、IT系の人でなければこの場面の必要性は伝わりずらいかもしれませんね。

その後2名の出演者の建前と本音を話した後、ハッカーが事件を起こします。番組をジャックして真相を深掘るパートに入っていきます。核実験によりブラックホールが地球の中心に生成されたため、上級国民が遺伝子のため選民するという話でした。

ここから何処へストーリー進行と演出の印象_前半

さらに司会の人は核実験に関りがあり、審判者はマザーAIでAIと量子コンピューターが掛け合わさったAIになります。この技術があるならロボットもいけそうですが、なぜかホログラムでしたね。

最終試験の審判で選民が終わり、処理するタイミングでハッカーが邪魔します。女優さんだけ最後の言葉がなかったのが気になりました。後はADが他国のスパイやらスパイをフィクサーがビームで始末するやらあります。なんじゃそりゃという感じでしたが（笑）

女優の言葉に感化されハッカーは何とかしようと画策します。そこでマザーが裏切り、上級国民たちの選別すらも変えてしまいます。

結果出演者たちは地球に残って半分願いを叶えてもらい、ハッカーが司会の人の後を引き継いで物語は続いていきます。地球は10年後くらいに滅びますが、選民番組は続いていくということで話は終わります。

ここから何処へは舞台の明るい雰囲気とSFの設定

SFストーリーでしたが全体的にポップで明るい雰囲気でした。私は前の舞台を見ていないのですが、以前は昔の時代でシリアス展開が多めだったと聞きました。そちらの方が良かったという意見もあるかと思いますが、初めて見る人には取っつきやすいのかなと感じました。

初めての舞台で学んだこと

DV問題や陰謀論、微下ネタはありましたが、大部分は楽しく見れたと思います。役者さんの幅はあるんだなと思いました。うまい人は噛まないし、聞き取りやすく、感情の出し方がうまいんだなと感じました。

次に見たい舞台観劇

初めてなのであまり注目できなかったんですが、大道具や小道具、音声や照明などはあまり注目できなかったので次は注目したいですね。演出も舞台に必要な要素だと思いますし。

長くなりましたがミリしら舞台の感想は以上になります。次はプロの舞台も見てみたいなと思いました。また見る機会があったら感想を書いてみたいと思います。ではでは。

Europaの実績を全て取ったよ！

Wed, 16 Oct 2024 00:00:00 +0000

Europaの概要

Europaというゲームをプレイしました！バグで全実績取れなかったみたいですが、修正でとれるようになりました。

このゲームはアクションパズルゲームになります。Zephyrを使って空を飛びながらパズルを解き、空中都市のアイランドを目指します。

操作はシンプルで動く、ジャンプ、飛ぶ、滑空、インタラクト(操作する)、ぐらいで他の動きはないですね。空中だとドッジ(回避)もありますが。

収集要素としては日記(ストーリーに関わる)、生態絵、エメラルド、クリスタルになります。全てを集める必要はないですが、日記はストーリーにも関わるので集めておくと良いです。

Europaの収集要素とゲームの進行

生態絵やエメラルドは収集要素ですが、クリスタルはゼファーのパワーアップ要素なので集めておくと楽になります。

ゲームの内容はアンドロイドの主人公が目覚め、アイランドに目指します。道中で製作者の日記が見られ、なぜアイランドが存在し、周りに人間がいないのかが判明したりします。

このゲームは雰囲気ゲーになります。景色が良く飛んでる気持ちよさが味わえます。やられることはなく、高いところから落ちようが、ガーディアンから攻撃を受けてもやられません。

攻略のポイントと注意事項

ペナルティはしばらく動けないぐらいです。ただ、実績解除を目指す場合はガーディアンの攻撃を一切受けてはいけません。これが少し大変かもしれません。

音声やシーンのスキップをすれば大体3時間で終わります。チャプターごとにセーブされますので、途中でやめても大丈夫です。

というわけで実績の解除についてわかるとこまで書いてみます。1章~15章までありますが、6, 11, 14,15は特に収集要素がないため割愛します。

1章

ここはエメラルド3つのみになります。細かく見ればわかります。

2章

ここはエメラルド4、クリスタル7あります。クリスタルは1つ取った後になります。

3章

ここはエメラルド3、クリスタル5あります。

なお、この章からタレットが出てきます。タレットの攻撃を受けずゲームをクリアするという実績があるので、実績を取るなら気を付けましょう。ボタンを押せば停止しますが、6章から停止できないタレットが出現します。壁に隠れてやり過ごすのが得策ですね。

4章

ここはエメラルド4、クリスタル5あります。1つ目のエメラルドは取得した後になります。クリスタルの1つは穴をあけて進んだ先にあります。

5章

ここはエメラルド4、クリスタル1あります。

この章から爆弾が出てきます。爆弾に当たらずゲームをクリアするも実績にありますので、実績解除をする場合は気を付けましょう。

また、同様にこの章から泉が出てきます。ここにいるとだんだんゼファーのパワーが回復するので、有効活用してエメラルドを取りましょう！

7章

ここはエメラルド3、クリスタル2あります。滝の裏のエメラルドは実績の1つになります。

東京国立博物館に行ってきたよ！

Mon, 14 Oct 2024 00:00:00 +0000

東京国立博物館訪問レポート

チケットの期限が切れそうだったので東京国立博物館に行ってきました。

今回行ったのは東洋館、平成館、表慶館になります。本館や資料館にはいきませんでした。

東京国立博物館の東洋館でアジアの芸術に触れる

現在、東洋館ではアジアの仏像や美術、工芸品などが展示されています。意外と模様など細かい装飾もあって見ごたえがあります。よさげな奴を撮ってみました。像と服と鬼瓦ですね。

他にもカシミアの絨毯も飾ってありますし、ミイラも展示されてましたね。

占いやスタンプの体験場所もありました。占いはあまり興味ないのでスルーしましたが、スタンプはやってみました。色はつかず型が出るだけですが。

どうやらここの展示品は定期的に入れ替えてるみたいなので、半年に1回行ってもいろいろ変わってそうです。

庭園でのリラックスと応挙館の魅力

頭が少し疲れたので一旦外で休憩しました。庭園があって散歩しても良し、ベンチでゆっくりしても良しの良い場所です。

池の周りだとカルガモがいるので見てて癒されますね。少し奥に行くと応挙館があります。今月までそこでご飯が食べられるみたいです。私は行きませんでしたが、知ってれば行きたかったです。外の景色を見ながら縁側で食べるお菓子と抹茶は美味しそうです。

東京国立博物館の平成館で古代日本の文化に触れる

休憩後は平成館に行きました。ここは埴輪や土偶、古銭などが展示してあります。基本的には日本の展示品になってます。写真の埴輪、土偶、古銭は教科書でよく見るやつなきがします。日本版の鬼瓦もありました。

弥生、古墳から江戸時代までの展示品があります。他にも絵や触れる小判、銅鐸などもありますので興味があれば見に行ってください。

写真を撮っていますが、とっても問題ないものを撮っています。中には写真NGの展示品もありますので、撮る際は気を付けましょう。

ゆりの木での食事

平成館を一通り見て回った後は食事をとりました。応挙館ではなくレストランのゆりの木です。ここでゆりの木膳をいただきました。大体3000円ですね。味はレストランの味で特別美味しいや変わった味ではなく、万人受けという感じがしました。

東京国立博物館の表慶館で競馬の歴史に学ぶ

食事が終わって夕方なので最後に表慶館へ行きました。普段は空いてないみたいですが、今はJARとのコラボで展示品がありました。競馬は詳しくないのであまりじっくりは見てないですが。

とは言え私でも知ってるディープインパクトやキタサンブラック、アーモンドアイ以外にも昔の日本と海外で活躍した競走馬の年表があったりしました。

後は競馬の歴史や世界への挑戦、絵画などが展示されてました。初めは日本の馬は弱く、海外から輸入してだんだん遺伝的に強くし、今では輸出にまで至るそうです。日本の競走馬もかなり頑張ってますね。

次回は本館と埴輪特別展に訪れたい

今回は本館など寄ってないのでまた行きたいと思います。埴輪特別展があるみたいなので合わせていこうかと思いますね。

応挙館でまた料理作ってくれないですかね。今度はそっちを食べに行きたいです。腕のいいシェフがお菓子をふるまってるみたいですし。ではでは。

llma-cpp-pythonを使って今更ローカルでLLMを動かしてみるよ！

Fri, 11 Oct 2024 00:00:00 +0000

llama-cpp-pythonのインストールとセットアップ

前回Github copilotをを使わず、vscodeでAIを動かしてコードを頼むようにしてみました。

そこでローカルでllama3.2:3bが動かせるなら他のモデルでもいけるのでは？ということが気になって調べて動かしてみました。

githubのライブラリはこちらになります。

というわけでまずはライブラリのインストール

pip install llama-cpp-python

こちらはcpu対応になります。もしエラーが出たら下のほうも試して見てください。私はvisual sutadioが入ってるので特に問題はありませんでした。

pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu

gpuを使いたい方はいろんなインストールパターンがあるので試して見てください。CUDAであればこんな感じ

pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121

ダウンロードしたモデルの紹介

ライブラリのインストールが完了したら今度はモデルをダウンロードしてきましょう。配置場所はどこでも構いません。

私は今回2つのモデルをダウンロードしてきました。

sakanaAI: https://huggingface.co/mmnga/SakanaAI-EvoLLM-JP-v1-7B-gguf

gemma: https://huggingface.co/alfredplpl/gemma-2-2b-jpn-it-gguf

llama-cpp-pythonを使ってコードでのモデル呼び出し

インストールが完了したら実際にコードに書いていきます。一旦こんな感じ

from llama_cpp import Llama

prompt = "(12+50)*30/5-6*(38-19) この計算結果は何？"
sakana_llm = Llama(model_path="./models/sakana/SakanaAI-EvoLLM-JP-v1-7B-q4_K_M.gguf")
gemma_llm = Llama(model_path="./models/gemma/gemma-2-2b-jpn-it-Q4_K_M.gguf")

sakana_response = sakana_llm.create_chat_completion(
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": prompt,
        }
    ]
)

gemma_response = gemma_llm.create_chat_completion(
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": prompt,
        }
    ]
)

print(sakana_response["choices"][0]["message"]["content"].strip())
print(gemma_response["choices"][0]["message"]["content"].strip())

llama-cpp-pythonを使った実行結果と考察

それからどのくらい時間がかかるか気になったので計測してみました。ちなみに私の環境ではこんな感じで時間がかかっています。

CrimeSceneCleanerをプレイしてみたよ！

Wed, 09 Oct 2024 00:00:00 +0000

CrimeSceneCleanerのレビュー

いくつかシミュレーター系のゲームを買ってそのうちの1つになります。Steam版はこちらから購入できます。

対人戦が苦手でも安心して楽しめるゲーム

FPS系は苦手なのですが、対人でなければ何とかなるうえ戦闘もないので気楽にプレイできます。

こちらのゲームは犯罪現場の掃除をするシミュレーションゲームになります。

マフィアに巻き込まれる掃除人の物語

きっかけは友人ですが、後にマフィアに目をつけられことあるごとに呼び出され隠蔽のために掃除をしていきます。とはいえ娘の治療費のため頑張らざる得ないという状況ですね。

やることは血や物の片付け、遺体やゴミの処理、家具をもとの配置に戻すことがメインになります。

隠された部屋やカセットテープを探して実績を増やす要素も

また、サブ的な要素に隠された部屋やカセットテープの発見などが存在します。ここは実績にかかわる部分なので無理にやる必要もないと思います。

掃除しながらお金を稼ぎ、スキルを強化

部屋の片づけをしつつ、お金を盗み稼いでいきます。稼いだお金はスキルポイントになるので使いたいスキルに割り振ります。

スキルは掃除道具の強化、血だまりを踏んだ足跡を減らす、片付け場所センスのクールタイム短縮等いろいろあります。

これを割り振るのも楽しいですね。とはいえ掃除道具の強化は後回しで、使いやすいスキルの強化が先になりがちですが。

後半はさらに難易度がアップ

後半になるとさらに場所が広くなり、運ぶ遺体やゴミ袋の数も増えます。なかなか大変なのでどうしても掃除道具強化は後回しになるんですよね。頑固な汚れなので大変ですが。

CrimeSceneCleanerは数十時間で完結するシンプルな楽しさ

やることはシンプルでステージも10か所ほどなので数十時間で終わるゲームになってます。

掃除内容はあれですが、きれいになるさまはやってて楽しいので普通の掃除シミュレーターに気が向かない人にはおすすめですね。

CrimeSceneCleanerのVRでのプレイはどうだろう？

こういうゲームをVRでやると面白いんですかね？VRを去年の年末に買ったのですが、少しゲームをプレイしてそのままなんですよね。

VRChatも興味はありますが、なんとなくやらずにいますし。

いまいちまだ面白さを実感できてないのでシミュレーター系なら楽しいのかなと考えてたりします。

他にもいくつかゲームを買ったのでまた感想を書いてみます。ではでは。

日本はパスポート最強国ではなくなったみたい

Fri, 04 Oct 2024 00:00:00 +0000

パスポートの順位を見たきっかけ

最近ニュージーランドのことを知ろうと思っていくつかニュースサイトを見てました。見てたのはこちらの4つですね。

nzherald
rnz
nzdaisuki(こちらは日本語サイト)
1news

基本英語ですが、Chromeでは翻訳ができますのでそれを使ってなんとなく見ています。その中である記事の細部で掲題が書かれてました。ただ元記事は忘れてしまいました、すみません。

パスポートの順位を確認

ということでパスポートを確認できるサイトはこちらになります。My Passportにある"SELECT A PASSPORT"にjを入力するとJapanが出ますので選択してみましょう！

日本のパスポートのランキング結果

というわけで見た結果がこちらですね。ランキング的には2番目で192か国ビザなしでの渡航、到着ビザ取得で入国できます。

ちなみに過去のランキングを下の方で見ることができます。

パスポートランキングの変動

なんとなくですがロシアがダメになったのかなという気もしています。過去の分を見てないのでわからないのですが、1か国減ったみたいですし。

1位のシンガポールと他の国々

ちなみに1位はシンガポールです。195か国到着ビザで入国できます。3か国も多いんですね。日本と同じだとフランスやドイツ、イタリア、スペインですね。

各国のビザ有無を比較

ただ、国によってビザの有無が変わります。今度はそちらを比較してみます。候補は日本、シンガポール(1位)、アメリカ、アフガニスタン(最下位)です。気になったとこをピックアップしてみます。

バングラディッシュは全て大丈夫ですね。ベナンは日本はNGでシンガポールはOK、ブータンはどこもNGですね。

少し下の方を見るとインドやイラク、イランは問題ないみたいですね。とは言えイラク、イランは危険だと思いますが…

一応日本も見てみました。アフガニスタンはNGですね。これはしょうがないと思いますが。

まとめ

こうやって見ると面白いですね。ちなみに中国は日本アメリカともにNGになってます。シンガポールはOKになってますが。

もしこれを見比べながら最強のパスポート軍団を所持すれば、どこでも行けそうですね。ただ、すべての国でNG出してる国はあるかもしれませんが。

もし興味があれば見てみてください。見比べると結構楽しいですし、もしかしたら国と国のつながりや政治が見えてくるかもしれませんね。ではでは。

Github Copilotを使わずVSCodeにContinueを入れて使ってみる

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

無料で使えるAIツール「Continue」でVSCodeにAIコード補完機能を導入する方法

Github Copilotが出てだいぶ時間が経ちましたが、IDEで未だにAIを使わず開発をしています。

Github Copilotは料金がかかりますし、open-interpreterを使ったとしてもopenAIのapiを使ってるので料金はかかります。

結果ほぼIDEでAIを使わずやってきたのですが、最近Continueが出たということを聞きました。こちらはllamaなどのオープンソースを使ってるので、料金はかからなそうです。参考にした記事はこちらになります。Continueのサイトはこちらです。llamaの使い方はこちら。

Continueのインストール手順

というわけでまずはインストールしてみます。

インストールが完了すると左のタブに表示されます。モデルの選択でどのモデルを使用するか選ぶことができます。

Llamaモデルのダウンロードと設定

チュートリアルに従って次はllamaをダウンロードします。こちらですね。最近llama3.2が発表されたので3.2になってますね。3.1が良ければこちらからダウンロードできます。

次にOSを選んでダウンロードしましょう。もしモデルのアップデート通知が欲しければアカウントを作って登録すると良いと思います。ニュースになるので今はやらなくてもいいかと

ターミナルでモデルを実行

実行ファイルがダウンロードされるので開いて案内に従っていきます。インストールが完了すると実行ファイルなどが入っています。実行するとコマンドプロンプトから実行してくださいと言われます。

というわけでターミナルを開いて以下のコマンドを実行します。チュートリアルでは3.1:8bとなってますが、今回は3.2:3bを使用します。

ollama run llama3.2:3b

大きなモデルの利用（任意）

一応チュートリアルではGroqとtogetherなどのサイトのAPIを使えば大きなモデルも使うことができるみたいです。ただ、料金などもかかりますので今回は省きます。

Continueのモデル設定とconfig.jsonの編集

最初のモデル選択の部分でFree Trialのモデルを使えます。こちらを使う場合はGitHubにサインインする必要があります。今回はllamaをインストールしたのでlocal modelを使うことになります。

次はconfig.jsonを編集していきます。llama3.1を使う場合はこの"Add Chat model"から設定できますが、今回は3.2なのでconfig.jsonを直接編集していきます。Free Trialが不要であれば削除しましょう。編集する際は歯車を押せばconfig.jsonを開きます。

エラー対処とモデルの接続

文字を入力してみましたが、エラーが出ました。大元のモデルは動いてますが、チャットモデルも必要みたいです。オートコンプリートモデルはコーディングをするとき予測して文字を補完するモデルです。というわけでpullしてみます。

コマンドのターミナルをクリックすればターミナルにコマンドがコピーされますので、pullしましょう！もしこんなエラーが出たらおそらくVSCodeがポートを使用しているのでターミナルから実行してみてください。

Error: Head "http://127.0.0.1:11434/": dial tcp 127.0.0.1:11434: bind: An operation on a socket could not be performed because the system lacked sufficient buffer space or because a queue was full.

両方のモデルをpullすれば無事接続ができます。接続した際、llama3.1のモデルがconfigに追加されます。まあtitleやmodel名は違いますが消しても大丈夫です。接続できたことを確認できれば、初めのconfigで設定したモデルを使用できるようになります。

Continueを実際に使ってみる

というわけで使えるようになりました。もちろんChat-GPTやCloudeのほうが性能がいいと思います。ノートPCで使えるローカルモデルではないですし。ただ、ネットにつながず軽量なモデルだとは思いますのでもう少し試してみようと思います。

自身の健康のためにやっていること、変えたこと

Fri, 27 Sep 2024 00:00:00 +0000

社会人になってから健康に気を付け始めた理由

社会人になってから親元を離れたので、健康に少しずつ気を付けるようになりました。なぜなら実家にいたときは料理を作ってもらってたので

自炊を始めたきっかけと健康診断の結果

社会人になってからは自炊をするようになりました。というわけで最近の健康診断の結果がこちらです。

BMIに関してはやせすぎなので筋肉をつける必要がありますね。筋トレをもう少し頑張ってみます。

それ以外は概ね問題ないと思っています。ただ、B判定もありますので油断はできないですね。この辺は食べ物と筋トレで解消できるかと思います。

日常的に気を付けている運動習慣

日常的について気を付けている運動については以下のような感じです。

階段を使う
電車は座らない
歩くときはなるべく早足で

週4回の筋トレメニュー

それから週4で筋トレを行っています。項目は以下のみですね。

バーピー: 30秒 * 8回 (ゆっくり最大ジャンプ * 4回, 素早く * 4回)
片足ニープランク: 30秒 * 8回 (右足 * 4回, 左足 * 4回)
運動の間の休憩: 15秒 * 15回
午前午後で1セットずつ

流れとしてはバーピーをやった後片足ニープランクを行っています。今はこの秒数で2セットこなしてますが、去年の11月から負荷を挙げていたりします。

筋トレの進捗と負荷の調整

始めた当初は1セットかつ20秒でも筋肉痛になってました。プランクも片足ではなく両足で行ってました。そこから4回の部分を5,6,7,8と増やしていきました。増やすと1セットが長くなるのが嫌だったので、2回に分けて行うようになりました。

少し前までは20秒の5回で２セットだったのですが、負荷を増やすため30秒にしました。ただ、慣れが欲しかったので回数を4回に減らしています。まだ回数も秒数も増やしていく予定です。

新たに挑戦しているエクササイズ

筋トレはこんな感じですが最近気になってることがあります。片腕腕立て伏せと逆立ち腕立てと懸垂ですね。片腕腕立て伏せは数回ならできましたが、それ以外は全くですね。興味があるので空いた時間で少しずつ上達したいですね。

プロテインの摂取とおすすめアイテム

筋トレやってるのでプロテインを飲むようにしています。もちろん筋トレしなくても飲んだ方が良いとは思います。大体の人はタンパク質不足になりがちなので。私が飲んでいるのは以下ですね。

この辺は体にもよく体調を壊しにくいかなと思います。ただ、甘ったるいなど人の好みがありますので色々試してみることをおすすめします。さらにシェーカーも手でフルのが面倒なので、私は充電式の自動シェーカーを使っています。

食生活の改善と果物の摂取

最後に食事ですね。

自炊をしているのである程度他の人よりは気を付けている方だとは思いますが、弁当は週1くらいで買って食べてます.。

少し前までお菓子を食べたりしていましたが、最近はお菓子はほぼ食べてません。代わりに果物を食べるようにしています。そのため以下を食べています。

バナナ
冷凍ベリー
キウイ(なければ小さめのリンゴ)
梨

朝にバナナ、冷凍ベリーにヨーグルトとハチミツをかけてコーヒーで流し込んでます。他のキウイ、リング、梨は皮も含めて食べています。もちろん種やヘタは除いてますが。

皮を食べるのは基本的には食物繊維を取るためですね。もちろん他の栄養素もありますが。ただ、皮は好き嫌いがあると思いますが、果物は取るに越したことはないと思います。当然ですがお菓子より健康にいいと思うので。果物じゃなくてもナッツ系もいいと思います。

食事全般と今後の目標

食事自体は普通ですね。ご飯、肉、野菜を食べてます。魚を多めに食べたいのですが、近くにあるのが業務スーパーなのでつい肉になりがちですね。

健康への取り組みまとめ

主に気を付けてるのはこんなところだと思います。サプリなども一応とってますが、必須ではないと思いますので。健康に気を付けて年をとっても色んな体験や経験ができるようにしておきたいですね。ではでは。

最近読んだ本をいくつか紹介する_2024/09/24

Tue, 24 Sep 2024 00:00:00 +0000

読書習慣を身に着けつつあるが…

読書の習慣をつけてみてもアウトプットを全くしてませんでした。

役に立つ立たないも含めて感想を出してみたいなと思います。知識の使い方まで行動できればなおいいですね。

物語思考

1つ目はけんすうさんが書いた物語思考です。読んだのは少し前なのでおぼろげに覚えてることまとめてみます。

まずはキャラ作りが一番重要です。その人がどんなことを考えどんな行動をするのか？そんなことを作りこみます。

そして主観的な考えとは別にそのキャラだったらどう考えるかどう行動するかを基準に過ごしていきます。一番わかりやすいのが矢沢永吉さんですね。私も歌などは詳しくないですが、「俺はいいけどYAZAWAが何て言うかな？」は聞いたことがあります。

これと同じような感じでキャラを作りこんで自分に落とし込む。自分の考えとは別にそのキャラならどうするかで自身の行動を決めていくということでした。

作りこみが一番大事なのでそこさえできればスムーズだと思います。こちらはKindle Unlimitedで無料で読めます。

なぜ重力は存在するのか

2つ目は野村泰紀(のむらやすのり)さんというカリフォルニア大学の物理学者さんが書いた本になります。

ReHaQというYoutubeのチャンネルで解説していたものを本にまとめたものです。古典物理学と現代物理学をざっくりと解説しています。細かい箇所や定義は違ってる部分があるかもしれないがわかりやすいです。

私も高校の時、物理を取ってましたがよくわからず苦手としていました。ただ、量子コンピューターとAIが掛け合わさるかもしれないという話を聞いて物理学に興味を持ちました。

きっかけは動画でしたが話の内容がわかりやすく物理は意外と面白いと感じました。量子はすぐ使われる重要なものではないと思いますが、いずれ必要だと思うので是非読んでみて下さい。

ただ、図はないのでわかりずらい部分もあるのでそこは動画が良いなと感じました。

叶恭子・トリオリズム

3つ目は叶恭子さんが書いた本になります。内容は所謂3Pです。どんな意味か知らなかったので読んで初めて知りました。

そもそもなぜ読もうとしたのかというとこの方のことを知ってみたいと思ったからです。

テレビで見ていたので存在は知ってますが、どんな仕事をしているのか？私生活はどんなもんか知らなかったのでいいきっかけになるかと思って読むことにしました。

内容自体は愛と性についてなので詳細は書けませんがこんな世界があるんだなと思いました。もしかしたら金持ちの考えの一端が見えるかもしれないので、興味があればぜひ読んでみてください。

こちらもKindle Unlimitedで無料で読めます。

終わりに

もちろんこれ以外にも読んでる本はあります。WBI(ワールドベーシックインカム)のワールドコインの話、金利と投資の話、決算書の読み方など読んでます。

実はIT系の本はあまり読んでなかったりします。技術書系は読まなくてもなんとかなるか、最悪ドキュメント見るかで何とかなるので見なかったりします。

古いシステムとかハード系のエンジニアは必要かもしれませんが、ソフト系やクラウドならなくてもなんとかなるかなと思ってます。それよりは人生や人間関係のほうがプラスになりやすいかなと思います。

最近読んでるのは成功の科学です。これは面白いのでおすすめします。興味があれば読んでみてください。ではでは。

偽猫物語(COPYCAT)をクリアしたよ！

Sat, 21 Sep 2024 00:00:00 +0000

偽猫物語について

最近発売された偽猫物語をクリアしました！

こちらのゲームの物語としてはおばあちゃんが保護ネコ(Dawn: ドーン)を引き取ったところから始まります。

家の中、家の庭、近所を駆け回りながらミッションをこなし、ストーリーを進めていきます。

それからこのゲームのタイトルにある偽猫、それとコンセプトにある家について描かれています。

家というのは物理的なものではなく精神的なもので、「求められ居てもいい場所」というように言われています。

英語で言えばhouseではなくhomeという感じですね。日本語だとどちらも家ですけどね…

見ているとどうしようもないなと思う部分があります。元凶はこいつが悪いといった部分もあります。最後はハッピーエンドですが、その道中に描かれる描写を考えさせられます。もちろんその人の背景を考えるとなんとも言えないのですが…

そういったどうしようもないことを自身なりに考えさせられるストーリーを見ながら猫を動かしていきます。

猫のゲームといえば最近の代表作だとStrayがあります。私はプレイしたことはないですが。ただ、このゲームも猫の可愛さや鳴き声を見聞きすることができます。

あるいは猫やネコ科に関する豆知識なども教えてくれたりします。それから所々でドーンが考えていることを文字として見せている部分もあります。現実の猫がこんなことを考えてるかはわかりませんが、見てて楽しいですね。

操作性について

操作性に関しては若干悪い感じですね。完全に思った通りの動きをしているという感じではないです。ただ、猫を操作するだけで楽しいですね。

偽猫物語_実績の攻略ポイント

次は実績についてです。これは難しいものはありません。

実績によってはゲーム内で博士が提案してくるものもあるのでそれに従えばよいものもあります。例えばペンキ缶を落とすシーンがありますが、そのペンキを足に着けてあちこち歩くとかですね。

それから家の物を棚から落とす。話をよく聞く。ミニゲームを失敗しない。細かく探索してみるということをやっていけば大体解除できると思います。他には

全ての隣人を訪ねる

ゴミ箱を調べる

3つのボールを触ってみる

というようなものがありますので、いろいろ触ったり探検すれば実績解除は難しくありません。

終わりに

最後にこのゲームは5時間ぐらいで完結します。あちこち探索してこの時間なのでまっすぐ進めば3時間ぐらいで終わると思います。

ただ、猫の可愛さと物語で描かれる問題を考えさせられるのはいいなと思いました。サクッとゲームをやって猫に癒されたい人にはおすすめです。ぜひプレイしてみてください！ではでは。

Caravan Sandwitchの実績を全部取得したよ！

Tue, 17 Sep 2024 00:00:00 +0000

Caravan Sandwitchのストーリーとゲーム概要

最近販売されたCaravan Sandwitchの実績を全部取りました！私はsteamなのでこちらですね。

こちらのゲームは探索アドベンチャーゲームとなります。いろんな場所を登ったりジャンプしたりして各地を探索し、パーツを集めればストーリーが進んでいきます。ちなみにやられることはありません。

ストーリーとしては連絡が取れなくなった姉からの通信が届いた妹が姉を探すゲームになります。最初に姉を探して別の惑星に行きます。そこで会った人と交流し、バン(車)でパーツを探し、新しいメカを作っていきます。

世界観は宇宙で快適に過ごすことができる状況で、生まれ故郷の惑星に行きます。そこでは荒廃した世界となっていて、住んでいる住人と協力します。この荒廃はある企業のプロジェクトにより起きてるので、それを止めるのも一つの目標になります。ただ、パパと父親がいるのは今っぽいですね…

Caravan Sandwitchのサブタスクと実績

メカを作るたびに行ける範囲が広がっていくので、ワクワクしながら探索出来ます。メインやサブに関係ない場所でも使います。

また、メイン以外のお願いというサブタスクが存在します。困ってる住民を助けるとパーツをもらうことができます。もちろん無理にすることはないですが、住民の話や実績には必要なのでやっておくと良いと思います。その章でしかできないサブタスクもありますので。

Caravan Sandwitchの感想とゲーム性

感想としては雰囲気がいいゲームになります。音楽と世界観がマッチしてるのでいい心地でプレイすることができます。ゲーム性に関してはあちこちに探索して収集するのが好きな人は楽しいと思います。バトル要素はないので戦闘好きな人はおすすめできないですね。

また、いろんなとこに行くのでスタックすることもあります。スタックしても脱出方法はあるので、多少ハマっても色んな所に行きやすいですね。車でスタックしても問題ありません。

パーツ集めに関しては割と余るので無理にあちこち行く必要はないと思います。最悪タスクをこなすだけでも十分かもしれません。

メカに関しては最初にチュートリアルがありますので、それで使い方をマスターしましょう。と言ってもそこまで難しい操作ではないです。

Caravan Sandwitch実績解除のヒント

最後に実績ですね。実績もそこまで難しいものはないと思います。人によっては探すのが大変なものもあるかもしれませんが…

バンで1秒以上浮くのは以下の場所から飛ぶと実績解除されます。

ゴール！！！に関しては村のサッカーボールをゲートに入れると解除されます。

完成主義者は全ての?となっている地点を確認できれば実績解除できます。ラジオや座布団があるのでそれを確認すればOKです。

子供の心はケンパーをすればよいです。地面に数字が書かれているのでそれっぽくジャンプすれば達成できます。ゴールと一緒に達成しましょう！

探検家は全ての場所を訪ねることが必要です。全体マップだけでは名前が出ていない場所もあり、右下のミニマップにしか出ない場所もあります。ちなみに画像は地下施設から物流センターに行き、奥の細道を行った場所になります。私はここが最後に行った場所でした。ちなみに何もありません笑

最後にサスペンションテストですね。大体6,7か所を飛ぶと実績解除されます。見つけにくい場所で言えば下の2か所かなと思います。大体マップの黒い箇所を探していれば見つかります。

それ以外の実績はあちこち探索したり、タスクを全て完了することで達成できますので色んなとこを見て回るのがおすすめです。

終わりに

というわけでCaravan Sandwitchの紹介でした。雰囲気のいいゲームですが、10時間くらいで終わりますので人によっては物足りないかもしれません。2日くらい暇があってさっくりと終わらせたい人にはおススメです。ではでは。

機械学習の無料講座をGoogleが出しているので受けてみたよ

Sat, 14 Sep 2024 00:00:00 +0000

E資格合格後に再学習を決意した理由

E資格を合格した後復習とか出来てないので、改めて学びなおしてみようと思ったのがきっかけになります。こちらから受けることができます。必要に応じて日本語に切り替えることもできます。

生成AIの進歩もありそれにまつわるような部分もあるので、ぜひ理解を深めたうえで使っていくと良いと思います。

機械学習講座の学習ツールとインターフェース

タブに基礎コースと上級コースがあるのでまずは基礎コースからやってみました。

初めの内容としてはこんな感じですね。

右タブに情報とチャットとAPIがあります。

情報はこのページの目次ですね。チャットは生成AIを使って質問することができます。わからないことがあったら随時聞いてみるといいと思います。サービスの同意をしたら試してみましょう！

APIを使えばデータを見ることができます。一覧はこちらにあります。今回は一旦無視しますね。

理解度チェックとインタラクティブな学習

目次の項目によっては理解度チェックがあります。下の画像の場合は三択から1つ選んでクリックすることになります。日本語だと微妙な部分もありますので、英語で見てみるのも手ですね。

正解の選択肢では説明を見られるものもあります。間違った場合は別の選択肢をクリックしましょう。間違ってもペナルティがあるわけではないので、ミスは気にせずページをよく読んで解答するとよいです。

動画コンテンツでの学習補助

さらに動画もあります。概要の説明をしているので興味があれば見てみてください。英語説明ですが画面を見てるとなんとなくわかるので、必要であれば字幕を付けるなどして見てください。

基礎講座だけでも十分機械学習について学ぶことができます。一応上級講座も見てみました。

基本的に変わりませんが、前提知識や実装経験が必要になってきます。

なのでまずは基礎で十分理解と実装経験を積んでから上級に行くことをおすすめします。

機械学習のプログラミング演習活用

講座を進めていくとプログラミング演習を実施することもできます。英語なので必要に応じて日本語訳してみてください。

機械学習講座後のバッジとプロフィールの公開

学習が終わってチェックテストをクリアするとバッジをもらうことができます。お気に入りを5つまで設定できるので、いっぱい集めてみようと思います。

プロフィールを公開すれば他の人にも見られるようになります。転職等で使えるんですかね？

今後の学びと実践に向けた決意

機械学習には教師あり、教師なし、強化学習、生成があります。本来全てやることは少ないかと思うので全て学ぶにはかなり時間がかかると思います。

ただ、これが理解できればどのようなデータが仕事に使えるかわかるようになります。また売上予測や顧客分類、キャンペーンの効果も見える部分が出てくると思います。

しっかり学んで実際のデータで試してみれば学習の実感が出てくると思うので頑張っていきましょう！私も再度学びなおして理解を深めていきます。ではでは。

古代オリエント博物館にいってきたよ！

Wed, 11 Sep 2024 00:00:00 +0000

古代オリエント博物館へ訪問

古代オリエント博物館へ先日行ってきました。お盆に台風で行かなかった上にチケット期限ギリギリというのもありましたが…

オリエントとは東方のことを指します。日本に関するものはなかった気がしますが、アジア圏内やエジプト付近が多かった気がします。

場所は池袋のサンシャインシティ内の7Fにあります。こちらですね。実は私がパスポートを取得したのもここだったのでついたときは驚きでした。

コスプレイベント「アコスタ」との偶然の出会い

余談なんですがこの日はコスプレしている人が多くいました。調べてみたらアコスタというイベントだったみたいです。私が知ってるキャラのコスプレもあって少し感激しました。

古代オリエント博物館の展示物

さて、中は他の博物館のように広いわけではなく一部を借りて展示しているような感じでした。右回りで順路を通っていきます。

基本的には当時使われていた陶器や銅像などが置かれていました。それから当時の生活様式ですね。どんな家に住んでたのか？どんな土地に住んでたのか？がよくわかります。

それからレプリカが置いてありました。例えばツタンカーメンのマスクや棺桶。他にもハンムラビ法典もありました。もとは石碑なのでそのレプリカですね。

紀元前の歴史を学ぶ展示内容に感動

一応その地域で起きた歴史なども書かれています。紀元前の歴史はあまり知らないので初めて知ったことも多いですね。ここ2000年の技術進歩は凄いなと改めて感じました。紀元前の数千年はそこまで大きく進歩しなかったみたいなので。

古代オリエント博物館の聖書に関する展示品

また、今回期間限定で展示されていた聖書回りの展示品ですね。旧約聖書、新約聖書があること自体は知ってましたが起源などはほぼ知らなかったですね。こういうのを見ると実際に聖書の中を見たくなります。4000円ぐらいしたので今回は見送りましたが…

子供向けクイズと夏の特別展示

今回は夏の展示ということで子供が楽しめるようクイズがありました。恐らく全問正解すると何かもらえたりするんだと思います。ただ、クイズに興味がある感じで歴史を見てた感じはしなかったです。歴史に興味をもつきっかけになるといいんですが…

休みの日でしたが人はそこそこ入っていました。とは言え展示品があまり見えないというわけではなくまばらにいるくらいですが。

お土産コーナーと展示後の感想

最後に見回った後お土産もありました。聖書以外に惹かれるものはなかったので適当に物色した後、その場を後にしました。

感想としては気軽に回れて紀元前あたりの人々の暮らしがわかるいい博物館でした。手軽に行けますし、サンシャインシティ内にあるので他に行く場所も多いので。ただ、休みの日は人が多いのでおすすめできないですね。

サンシャインシティでのとんかつ和幸の食事

サンシャインシティには食べる場所もありましたのでとんかつの和幸を食べました。店舗展開しているので味などは割愛しますが美味しかったです。最近はタレよりも塩がいいなと思い始めたので老いかもしれません…

次回の訪問予定：東京国立博物館と美術館探索

次回は東京国立博物館に行こうと思います。こちらもチケットを買ってそのままになっているので。

後は美術を少し学んで美術館にも行ってみたいですね。東京を離れる間にいろんなところを回ってみたいです。描くのが苦手なので美術は敬遠してましたが、知らないままというのもむず痒いので。美味しい外食をする言い訳にもなるので（笑）ではでは。

豆狸バケルの実績を無事コンプできたよ！

Sun, 08 Sep 2024 00:00:00 +0000

豆狸バケルをSteamでプレイ！ゴエモン風アクションゲームの魅力

株式会社グッド・フィールから発売された豆狸バケルがSteamでも配信されたのでやってみました！

実はSwitchで販売されていたみたいです。ゴエモンのような雰囲気があり気になってやりましたが、楽しかったです。

アクションがもともと好きなのもあって割とサクサク進めました。

豆狸バケルのストーリー：狸が街を救うお祭りの冒険

ストーリーはお祭りで洗脳された街を狸がおとぎ話のキャラの力を借りて救う話になります。キャラの力を借りれば強くなるし、楽に道中を進められます。

やってみた感想や実績のヒントにでもなればいいかなと思います。

爽快感のあるアクションとキャラの力

感想としては楽しかったなという感じですね。

敵はサクサク倒せますので爽快感はあります。特にキャラの力を借りたときの爽快感は大きいですね。個人的には"うらしま"をよく使ってました。強さ的には"きんたろう" > “うらしま” > だと思います。ただ使ってて気持ちよかったので。

お金集めは意識的にしておいたほうが良いですね。招き猫を見たら積極的に使いつつ買う。そうすれば困ることは少ないと思います。さらに、かんしゃく玉を使えば一気に殲滅できるのでお金もモリモリで気持ちいです。

豆狸バケルの実績や収集要素の攻略ポイント

ゲーム内には収集要素があります。おみやげ(その地域のご当地アイテム)や地域にまつわるうんちくです。聞いたことあるものや知らなかったものがあるので、これは見ていて面白いですね。ただ、うんちくを見返した時パッと見れたらいいなとは思いました。

後半から収集要素に狸が追加されます。これは見つけにくかったですね。追加された最初のステージはシッポが出てわかりやすいのですが、それ以外は狸柄を見つけないといけないですね。主に目のマークがついてたりします。後で張り付けてみようと思います。

兵器バトルとボス戦の攻略

実績自体は難しくなく、収集要素のコンプとボスノーダメ撃破が大変なほうだと思います。バケルが戦う場合は店で攻撃力UPとバリアアイテムを使えば余裕ですね。ラスボスは速度UPも使って急いでいけば大丈夫だと思います。

ただ、兵器バトルがあるのですがこっちが大変ですね。上からのミサイル以外は防御でしのげますが、動きが遅い…

素早く防御出来ないので慎重になりながら攻撃する必要があります。特にこけしは大変で、カウンターを使ってきます。左右交互に攻撃しつつ、カウンターがきそうなら必殺で避けるという感じであれば行けると思います。兵器も最大まで強化していれば必殺も貯まりやすいですし。

お祭り気分の音楽とBGMの魅力

音楽もお祭りがメインなので全体的に明るいですね。ただ、スパイクチュンソフトさんが関わっているのもあって絶望少女に似たBGMがありました。少し怖めの雰囲気の時に流れて似てるなーと思いながら聞いてました。

収集要素と各地域のお土産

感想というか攻略としてはこんな感じですね。最後に狸のスクショでも上げてみます。愛媛のミカン箱と奈良の紅葉は取れなかったのですがそれ以外は取れましたので。

沖縄

静岡

和歌山

兵庫

岡山

島根

宮崎

長崎

熊本

福井

石川

富山

福島

山形

茨城

東京

プレイの感想と今後の期待

最後に富山のお土産で苦戦したとこもお見せします。この場所だけはかなりわかりづらく、苦戦した場所になります。ここ以外は1,2回見逃すくらいなんですが、ここは何度もスルーしちゃいましたね。

という感じで以上になります。久々に遅くまで起きてゲームをした時がありました。またこんなゲームを見つけて楽しんでみたいですね。ではでは。

電動歯ブラシを使うことで歯に関する問題はほぼ消えた話

Thu, 05 Sep 2024 00:00:00 +0000

歯磨きの重要性と電動歯ブラシの導入

歯を磨くのは大変面倒な割にさぼって虫歯や歯周病になった時のダメージが大きいと考えています。

電動歯ブラシ購入のきっかけ

私は2年半前に初めて電動歯ブラシを買いました。その時買ったのがこちらです。これは持ち運びのできる充電付きなうえ、AIが磨いた箇所の判定や舌磨きの機能等あります。

正直家で使う分には過剰な気もするので最低限iO2やiO3でも十分です。

学生時代の歯のケアと後悔

私の歯の話で行くと中学から大学くらいまで歯医者に行きませんでした。特に何もなかったので行ってなかっただけですが…

大学生のある時期に歯に痛みを感じで歯医者に行くことになりました。そうすると奥歯が神経近くまで虫歯が進行していてかなり削ることになりました。

社会人になってからの定期的な歯科受診

歯の重要性を考えてなかったので後悔しました。社会人になってからは半年に1回は行くようになりました。

それでも歯石は貯まるし、虫歯も見つかるのでどうにかならないかと思って出た結論が電動歯ブラシになります。

電動歯ブラシを使い始めてからの変化

使い始めてから半年後に歯医者に行っても虫歯は見つかってません。それ以降も虫歯はできていません。歯石が少し貯まりますが、深刻になるほどではないです。

フロスと歯石ケアの必要性

歯石に関してはフロスが必要なので海外行く前に使って慣らしておきたいですね。

電動歯ブラシのメリットとおすすめ理由

歯は無くなると二度と生えてこないので大事なんですよね。なるべくなら銀歯やセラミック、入れ歯にはしたくないですし。痛い思いも歯医者の機械音もなるべく聞きたくないですから。

そんなわけで電動歯ブラシはいいぞ！という話でした。手をあまり動かす必要もないですし、2,3分磨けば問題ないのでおすすめです。ではでは。

救国のスネジンカ: Sentinel Girls2をクリアしたよ

Mon, 02 Sep 2024 00:00:00 +0000

溶鉄のマルフーシャ続編をクリアした感想

以前溶鉄のマルフーシャをクリアした記事を書きましたが、続編をクリアしました。

救国のスネジンカ_今回のストーリー概要：姉を探す妹の物語

前回は政府のために仲間とともに戦う姉の話でしたが、今回は姉探しのため仲間とともに戦う妹の話になります。仲間のため戦い続ける姉と姉を探して戦う妹が相まみえたときどんな物語が作られるのか？という感じですね。

救国のスネジンカ_実績とエンディングの攻略

前回と同様実績自体は特に難しくないですね。一番難しいものでも30%台なので。エンディングは8+op+ed、キャラごとのセリフ分岐、武器コンプまでやると少し時間がかかる感じですね。

ちなみにキャラコンプはキャラカードをすべて使えばコンプできると思います。コンプ自体はこんな感じ。

エンディング。解放条件も載ってるのでそれに従えば十分です。

セリフ分岐。その日数にお供キャラがいれば解放されます。北部(トゥルー)、東部(ノーマル)のどちらかで見れば問題なしです。20日の上級キャラが少し大変ですね。

ハイスコアのカードアンロック全解除。メインを軽くやった後にやりました。ただ、メインではほとんど出てこないですね…

救国のスネジンカ_キャラコンプと武器コンプの進め方

武器コンプ。意識的に使っていればほぼコンプできると思います。特級マルチバレルライフルだけはチャレンジでした出ない気がします。当然ですがめちゃくちゃ強いです。

キャラコンプ。カードを使用すれば大丈夫です。

今作も楽しませてもらいました。コンプも難しくないですし、音楽も耳に残るリズムで飽きにくい。後はクリアするとキャラの能力を借りてプレイできるのですが、それと武器の組み合わせも楽しい。

射撃場での攻略法と記録更新

後は射撃場ですがこれもおすすめは上級機関銃Bですね。的が出る間に置き射撃ができるので、的が出たと同時に破壊することができます。

エクトルの記録を塗り替えると悔しそうにしている姿と慌てているダチカを見ることができます。

その後また来るとエクトルの記録が7秒になってますね。ただこれも上記の戦法で上回ることができますので試してみてください。

まだ続編が期待されるシリーズの魅力

おそらくまだ続編が作られる予感はしますのでとても楽しみですね。現在前編とともにセールをやってますので気になったらやってみてほしいですね。ではでは。

人間っぽいふるまいをするスクレイピングを検討した話

Fri, 30 Aug 2024 00:00:00 +0000

前提：利用規約に違反しないこと

前提として利用規約に違反する行為はやめたほうが良いと考えています。

法的に訴えられても文句は言えないですし。

多くの人が利用しているamazonなども利用規約で禁止しているので、スクレイピングをする際はしっかりと利用規約を読んだうえで行ってください。許可が下りれば問題ないとは思いますが。

サイト側のスクレイピング対策

本題に入ります。

サイト側でスクレイピングを弾く設定がいくつか存在します。例えばユーザーっぽくないふるまいでサイトにアクセスした場合。あるいは特定のサイトを経由しないと見れないURLに直接アクセスした場合。ゆうまでもなく連続でいろんなURLにアクセスした場合。

連続でアクセスされるとサーバーに負荷がかかるので、これが弾かれるのは想像に難くないと思います。

スクレイピング対策を避ける方法

ただ、スクレイピングするされた場合、上記のような特徴が存在します。

この辺はアクセスログを監視すると見れるかと思います。おそらくですが。

では人間っぽくふるまうにはどうしたらよいか調べた中で書いてみます。

一応言語はpythonを使います。他の言語でもできるかと思うので参考程度にはなるかと思います。

Pythonでのスクレイピング基礎

一般的にpythonでのスクレイピングではrequestsモジュールを使います。他にもseleniumやpyppeteerなどがありますが、一旦requestsを使っていきます。

インストールはpipを使います。

pip install requests

もしpythonのバージョンなどで分けてる場合はこちら

py -3.12 -m pip install requests

インストールが終わったらアクセスしてみましょう。今回は私のサイトにアクセスしてみます。

import requests

response = requests.get('https://xainome.blog/’)
print(response.text)

こうするとHTMLの中身を取得することができます。

そこから取得したい情報があればBeautifulSoupを使って要素を取り出してみましょう。まずはインストール

pip install beautifulsoup4

実際のアクセスとHTMLの解析

インストールができたらHTMLを解析します。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_parse, 'html.parser')

これで解析の準備ができました。解析の話は本題とそれますのでここまでにしようと思います。

解析やHTMLの情報取得に興味があれば調べてもいいですし、生成AIに聞いてみるでもいいと思います。このようなコード、銘柄、市場などが一覧で取得することができます。もちろんAPIを使うという手もありますが。

リクエストヘッダーの設定

実は通常のリクエストを送る場合ユーザーではなく、言語別のリクエストを送っていることになります。

リクエストにはRequests Headersというものが設定できます。これは私たちがPCやスマホでサイトにアクセスするときも送信されています。

まずは設定してみます。

headers = {
    'User-agent' = 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Mobile Safari/537.36'
}
response = requests.get(search_url, headers=headers)

こんな感じで設定します。特に何も設定しなかった場合、‘python-requests/2.25.1’という設定で送られるみたいです。恐らくjsやGoとかでも似たような設定になるかと思います。

最近行った美味しい料理を紹介してみる

Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

お盆休みに外食してみた話

お盆休みの間外食でもしてみようと思って、行った場所を紹介しようと思います。

普段は自炊するか弁当なので一人で外食することは滅多にないですね。

今回行った場所は2箇所になります。博物館のやつを含めれば4か所ですが、前回話したので割愛します。

1箇所目：焼肉正剛

まず1か所目は焼肉正剛になります。HPはこちらで食べログはこちらになります。

ここで頼んだものは以下になります。これで9000くらいですね。

上タン・・・1人前
上ハラミ・・・1人前
上カルビ・・・2切れ
上ロース・・・2切れ
やきしゃぶ・・・2切れ
seiサラダ
中ご飯
アルコール

最初上タン、上ハラミ2切れだったんですが、美味しくて追加で頼みました。食べかけがあった場所はぼかしてます。

正剛_各メニューの感想

上タンと上ハラミですが噛みやすく柔らかい食感でした。更に味付けもされてたのでタレをつけなくても十分美味しいものになってます。

それ以外のお肉も美味しいですが、上タンと上ハラミはおすすめです。1人前(4切れ)頼むだけでご飯食べきれますね。

seiサラダは塩味でgouサラダは醤油味ですが、今回はseiサラダを頼みました。これも美味しいですね。

正剛_総評

少し奮発したいと思った時はここ食べに行くのいいなーと思いました。次行く機会があるかわからないですが、余裕があれば東京離れる前に行っておきたいですね。

2箇所目：キッチンステージ

最後にキッチンステージです。HPはこちらです。ここは伊勢丹の地下1階にあるお店になります。初めてデパ地下というところに行きました。人が多すぎていきたくないです…

固定で同じ料理を作ってるわけではなく、シェフを読んで定期的に料理や品を変えながら提供している場所になります。

今は普段フランス料理をしているシェフの方が作ったラーメンやつけ麺を提供しています。他のタイミングで行ったことはないですが、時間があれば行ってみたいですね。

キッチンステージ_各メニューの感想

まずハムですが、スーパーに売ってるハムと食感が似てる部分はありました。ただ加工感は全くないのですごくおいしいです。スーパーのハムしか知らなかったのでいい発見になりました。

ラーメンに関しては麺は細麺になります。こしがしっかりあり、スープは絡まないタイプの麺でした。スープは塩味で海鮮メインの出汁になってます。上品な味で美味しいラーメンです。

ご飯は出汁の効いたあさりごはんでこれだけでも茶碗一杯食べられます。おかずとかは不要なぐらい美味しいご飯でした。

最後にレバーペーストですね。レバーは好き嫌いが分かれるので人によるとは思います。こちらはレバーの味がする濃厚なペーストでこれ単品でも食べられます。味変としてラーメンに入れて食べても美味しいです。

キッチンステージ_総評

美味しいのは間違いないのですが、上品な味なので飽きが来るなと感じました。一人でもまた行きたいというほどではなかったです。私個人の感想ですが…

後は全体的に塩分量が多く感じました。レバーペーストを全部食べてしまったのが原因かもしれませんが。レバーペーストは全部食べずラーメンにある程度混ぜつつ、ちょびちょび食べるのがちょうどいいですね。

実はステージキッチンの料理レシピはインスタで公開されているみたいです。紙のほうでもレシピをもらえます。ただ、紙のほうにしか書いてないレシピもあるみたいです。キッチンステージのアカウントはこちら。

外食を通じて感じたこと

普段一人で外食をしないので久しぶりに行って楽しかったです。普段の料理でもどのような味か？食感は？必要な栄養素などをより意識しながら食べようと思います。

なかなか料理の味を言語化するのは難しいですから、普段から意識して考えておくと誰かに伝えやすくなるかなと思います。美味しいだけでは伝わりにくいかと思うので。

またどこか行ったときは記事にしてみようともいます。ではでは。

PrefectとBigQueryを使っているので現状やったことを書いてみる

Fri, 23 Aug 2024 00:00:00 +0000

副業でのPrefect CloudとBigQueryの使用

副業でPrefect CloudとBigQueryを使っているので触った点と書いてみようと思います。

環境の設定とインストール

私はWindowsを使っています。契約を結んでいる企業の導入手順がMacで書かれていたのでそこもいろいろ調べてやってみました。

Prefectとは？

そもそもprefectとは何ぞや？というところですね。prefectはPythonベースのワークフローエンジンになります。

pythonジョブの実行を自動化したりデバッグしたりする機能をpythonコードで書けるシステムになります。

AWSだとStepfunctionのイメージに近いですね。それに加えてEventBridgeやCloud Watch Logsが足されたような感じです。

おそらくAWSやGoogle Cloudに比べてコストが低く、使いやすいという点で採用されたと考えられます。

Prefectの参照しているドキュメントはこちらです。ちなみに3.0がリリースされたみたいなのでそちらのドキュメントはこちらになります。

インストール手順

一応pythonをインストールしている前提でお話しします。

まずはprefect cloudのインストールを行います。

pip install prefect

次はタスクを実行するためのコマンドが必要になります。ただ、Windowsにはパッケージ管理ツールがありません。

なくても問題ないですが、せっかくなので導入してみます。今後パッケージを入れるときは活用していきたいです。

Scoopの導入

今回使ったパッケージはscoopになります。手順はサイトにあるのでコマンドプロンプトに入力します。

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

デフォルトでmainがありますが、もしバケットを別にして管理したい場合は以下のコマンドを使います。

# バケットの追加
scoop bucket add extras
# バケット一覧
scoop bucket list
# インストール一覧
scoop list

今回はtaskだけ必要なのでmainに入れました。これでtaskコマンドが使えるようになります。

Prefectの設定と実行

ただ、taskを実行するにはTaskfile.yamlが必要になります。中身はプロジェクトによりますが私がやったのはこんな感じ。全部ではないですが…

tasks:
  start-local:
    cmds:
      - pip install -r requirements.txt
      - prefect config set PREFECT_API_URL=http://127.0.0.1:4200/api
      - prefect server start

  start-local-agent:
    cmds:
      - prefect config set PREFECT_API_URL=http://127.0.0.1:4200/api

Taskfile.yamlの準備が出来たらターミナルの用意します。

昆虫展に行ってきたよ！国立科学博物館

Sun, 18 Aug 2024 00:00:00 +0000

昆虫展_注意事項

注意ですが、虫の模型の写真を載せてますので苦手な方はスルーしてください。

昆虫展_国立科学博物館へ再訪

前回東洋文化ミュージアムという博物館の一種に行きました。今回は国立科学博物館に行ってきました。

実は1年前くらいにも行ったのですが、全て周れなかったので再度見に行きました。

昆虫展の感想

今は特別展で昆虫展をやっています。昆虫とは言ってますが、昆虫に加えて蜘蛛や多足類も出てきます。

ただ、時期が悪かったのか家族が多く来ていました。人混みでしんどかったですね…

大人は￥2,100ですが小学生は￥600、小学生未満は無料だったのでそこもありそうです。

昆虫展の見どころ

一応ざっくりと見ましたが、標本はじっくりと見ることはできなかったです。

内容的には知ってるものもありましたが、知らないことも多かったです。フォトニック結晶という言葉は初めて知りました。何かに使えそうですけど使ってるものはあるんですかね？

後は、コガネムシ科にカブトムシなどが属してるのは知ってましたが、フンコロガシ系も属してるとか。言われて見れば似た姿をしてますね。

それから、日本最大のムカデは2021年、ヤスデは2023年に見つかったみたいです。結構最近ですね。動かなければまじまじと見られますが、動いてるとぞわっとします…

昆虫展で学んだ新しい知識

もう一つ、DNAの塩基配列のデータベースがあるみたいです。新種かもと思ったらアクセスして似たような塩基配列を見つける作業をしてるみたいです。

写真とお土産

最後に写真を載せておきます。標本写真は撮らなかったので模型だけになります。一応モザイクをかけてますが、クリックで見れます。

昆虫展ではその場だけのお土産が買えます。こちらですね。ちなみに前売りのチケットでしかもらえないものもあったみたいです。

私としては完全変態Tシャツが欲しかったのですが、すでに大人用は売り切れてました。残念…

昆虫展後のランチ

昆虫展の後はご飯ですね。人が多いこともあって90分ほど待ち時間がありました。

12:30ぐらいに券売機で発見してもらったので、14:00に食べました。食べたものはこちら

メインディッシュの味はカレーではないです。タレっぽい感じですね。ホタテとエビは普通のおいしさです。野菜系も普通ですね。美味しかったですが、次も食べるという感じではないです。

デザートはかなり美味しかったです。ムースの甘さとマスカットの酸味がいいバランスでした。チョコの甘さとコクも控えめでちょうどよかったです。これは次も食べたいですね。

地球館の展示を見学

昼食後は地球館へと行きました。日本館前回ある程度周ったのですが、地球館はまだ行ってないので軽く見てきました。

1階：生物系の展示

1回は生物系ですね。地球の成り立ちやどんな生物がいるか、あるいは植物が生息しているか等が展示されていました。

マッコウクジラの模型とかありましたね。でかかったです。人類の歴史とかはある程度分かっていたのでふーんぐらいでしたね。

アホウドリの繁殖が成功しているとか、菌類の繁殖は実は簡単という話は驚きでした。まだまだ知らないことがあるんだなと思いました。

2階：科学技術の展示

2階は人類の科学の歩みと科学技術について展示されてました。

情報量が多く科学技術はあまり見ずに帰っちゃいました。科学の歩みは潜水艦の模型や、蒸気機関車、ライト、コンデンサー等色んなものが見れました。

人類ってすごいなーと同時に弊害もいろいろあるんだろうなーと感じました。うまく使えば便利なんでしょうけど…

最後に

今回はこんなとこですね。日本間で見たことも忘れてる部分はありますので、もう一回行って全て見回りたいですね。人がいないときに。

実は他に東京国立博物館や古代オリエント博物館も買ったのですが、台風やら人の多さで辞めました。

どっかで休みを取るか、朝早く行ってみようと思います。ではでは。

東洋文庫ミュージアムを満喫した話

Fri, 16 Aug 2024 00:00:00 +0000

東洋文庫ミュージアム訪問記

というわけで、夏休みなので東洋文庫ミュージアムに行ってきました！

駒込駅から10分くらいのところにあります。まず下の画像は日本一美しい本棚と言われている「モリソン書庫」になります。

東洋文庫ミュージアム_モリソン書庫の印象

写真一枚で撮れなかったのでパノラマで撮りました。人がいないタイミングを狙って（笑）

とてもきれいでしたね。色んな国について書かれた書物が収められてました。上の方でスタッフさんが本の整理をしてたみたいです。

東洋文庫ミュージアム_その他の展示品

さて、モリソン書庫以外にも展示品はあります。ディスプレイでの音声解説と今は「アジア偉人伝」がやってます。

ちなみにアジア偉人伝ではアジアを中心に活躍した人の書物が閲覧できます。日本の有名武将はもちろん、インドや中国、朝鮮にモンゴルなども関わってきます。

また、日本に来て宣教師や来日して物を広めた人の書物などを見ることもできます。

オリエント・カフェでのランチ

お昼は同じ敷地内にある「オリエント・カフェ」で食べました。

ここでは、小岩井農場で作られた食材の料理を食べることができます。私はカレーとチーズケーキをいただきました。

ただ、美味しいのは間違いないですが舌鼓を打つような感覚はなかったです。個人の感想なので間違ってるかもしれませんが…

その一方で接客は凄く丁寧でした。隣のおじさんが店員さんと楽しそうな会話をしてるのを見かけました。

マリー・アントワネットについて

次回、行くときはマリー・アントワネットを食べてみたいと思います。

一日10食しか作られないので、あらかじめ席を予約して開店と同時に食べに行かないと難しそうです。マリー・アントワネット以外は食事も含めて予約できるみたいですが…

後は電話予約のみらしいです。ディナーはネット予約できるみたいです。

お土産とキャンペーン

食事も終わって一通り展示品も見たらお土産を見て回りました。一番心を惹かれたのが遊印(ゆういん)ですね。自身の名前が掘られたものがあったのでいいなーとは思ってました。

次回行ったときは買ってみます。

さらに、問題を3問解いたらプレゼントがもらえるキャンペーンをやってました。せっかくなので解いてスタッフさんに提出したら「アヘン」と書かれた何かをもらえました（笑）

思ったより大きいプレゼントで持って帰るのが大変でしたね…

家に帰ってみたらアヘン戦争の複製ポスターでした。

飾ることはないですが、保管しておこうと思います。4隅で支えてるのは飲んでるサプリです（笑）

東洋文庫ミュージアムの感想

最後に感想を書いてみます。

今回の博物館で得られた知識の8割ぐらいはもう忘れました（笑）

ただ、印象的だったのが絵画です。

日本人が書いた絵と西洋の人が書いた絵は全く違うなと感じました。もちろん絵のタッチもありますが、それ以外にも多く違う点を感じました。

日本
- 人物が多く複数人いる
- 装飾も描かれている
- つり目のような横一本線で描かれる
- 人を中心に物事を描かれている
- 背景と人物の配置が破綻している(人が中心なので変な場所に船や山が描かれている)
西洋
- 風景が多い
- 複数人だと人の背をよく書かれる
- 丁寧に描かれる

私が見た展示品で感じたことなので全ての絵がそうとは限りません。ですがそんな傾向があるなーという感じで見てました。

美術館への興味

今度は美術館にも行ってみたいですが、前提知識が一ミリもないので少し学んでから行きたいですね。

前提知識は作者の生い立ち、画風、苦悩、時代背景などですね。とりあえず展示されている作者回りは少しでも知っておきたいですね。

後は国立科学博物館にも行ったのでその話もしようと思います。ではでは。

ウェブサイトを少しづつ改修している話

Tue, 13 Aug 2024 00:00:00 +0000

サイトを一部修正して固定ページを追加しました！

理由としてはアドセンスの合格に挑戦しようと思ったからです！でも合格したからと言って収益が入るわけではないみたいです(´；ω；`)

というわけで変わった個所は以下になります。

共有ボタンの追加
コメント表示の削除
関連記事の追加

このように見やすくしたり不要なものを削除しただけですので、気になったらコメントしていただければと思います。

次に固定ページの追加ですね。wordpressの便利機能に固定ページの追加がありますので入れてみました。

今のところ必要なので入れてます。こんな感じ。

最後に最新記事の一覧を入れてます。ここらへんは内部リンクの追加も考慮して入れてます。こんな感じ

固定ページと記事一覧は全ての記事に追加する予定です。修正は大変ですがやっていきますよ！

それからカテゴリーを一旦雑談だけにしましたが、もう少し分割します。

それから株価予測はいつ再開できるかわかりません。副業が始まってしまったので…

その分副業で学んだことを書いていこうと思います。

というわけでいろいろとサイトの改善をしてる話でした。ではでは。

面白そうなサイトを2つほど紹介してみるよ

Tue, 06 Aug 2024 00:00:00 +0000

最近見つけた面白い情報サイト

最近情報のインプットをあまりやってなかったので情報サイトを少し見て回りました！

その中で面白そうなサイトが2つあったので是非試してほしいと思います。

診断サイト：X（旧Twitter）から得た情報

まずはこちらです。

こちらはX(旧Twitter)のポストから情報を得てどんな人か？という診断をしてくれるものになります。

ちなみに私のアカウントの取得結果がこちらになります。

まあほとんどブログのポストしかしてないのでこんなもんですね（笑）

もし日常のポストしてる方や気になる人がいればぜひ診断してみてください。

もちろん全面的に信じることはせず、こんな一面があるかもなーくらいがちょうどいいです。

創造性を測る単語生成サイト

次のサイトはこちらです。

こちらは4分以内に無関係な10個の単語を考えるというものです。こちらは英語のサイトになりますので英単語1つで答えるものになります。

単語同士が無関係であればあるほど創造性が高いみたいです。というわけでやってみた結果がこんな感じです。

意外と高いという結果をいただきました！ここに書いてますが平均が78、74~~82が一般的で大体6~~110点の範囲になるみたいです。

理論値では200まで取れるみたいですがそこまで目指さなくても平均以上取れればいい方なきはします。

ちなみに初めてやった時はいくつか具体的に書きすぎたので似たものに修正しました（笑）

一応私のやり方としては概念的に対極にありそうなものを考えました。その後、具体的な名詞を考えたり、概念の組み合わせで考えたりしました。

例えば動物↔植物、有機物↔無機物、運動↔学問、世界×ITという形で考えたりしました。

最近聞いた話が創造性として既存の物の組み合わせらしいので、ぜひ高いスコアを目指してみてください！ではでは。

SageMakerエンドポイントを利用してモデル管理を調べた話

Sat, 03 Aug 2024 00:00:00 +0000

AWSを使用してAIモデルを複数管理する方法

AWSを使用してAIのモデルを複数管理したいという話がありました。

学習済みのモデルなので本番では推論しか使われませんが、モデルのバージョン管理を行いたいということだったので調査をしました。

S3にモデルを置くだけでもある程度管理はできますが、SageMakerのエンドポイントを使うかもしれないということでSageMakerでの管理を調べることになりました。

基本的な書き方はサンプルの書き方に沿ってます。こちらです。

モデルのS3へのアップロード

まずはモデルをS3にアップロードするところからです。

# tensorflowを使うのでmodel.tar.gzにモデルを固める
TAR_DIR = './tmp' # 一時的なモデルディレクトリ
CODE_DIR = './code' # infarence.py等のディレクトリ
MODEL_DIR = './model' # モデルディレクトリ
TAR_NAME = os.path.join(TAR_DIR , 'model.tar.gz')
with tarfile.open(TAR_NAME, mode='w:gz') as tar
    tar.add(MODEL_DIR)
    tar.add(CODE_DIR)

# モデルをS3にアップロード(複数モデルをアップロードする想定)
s3_uri1 = sagemaker.session.Session(default_bucket='development').upload_data(
    path = TAR_NAME
    key_prefix = 'image_recognition/test/model1'
)
s3_uri2 = sagemaker.session.Session(default_bucket='development').upload_data(
    path = TAR_NAME
    key_prefix = 'image_recognition/test/model2'
)

イメージの作成

モデルをアップロードしたら次はイメージの作成をします。イメージに関しては1イメージで複数モデル格納できますが、未調査のため一旦複数イメージを作成します。

image_uri1 = sagemaker.image_uris.retrieve(
    framework='tensorflow',
    region=sagemaker.session.Session().boto_region_name,
    version='2.12',
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    image_scope=inference'
)
image_uri2 = sagemaker.image_uris.retrieve(
    framework='tensorflow',
    region=sagemaker.session.Session().boto_region_name,
    version='2.12',
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    image_scope=inference'
)

モデルパッケージグループの作成

モデルパッケージグループの作成をします。この中にモデルを複数入れることでバージョン管理を行っていきます。

会社に退職する意向を伝えた話

Wed, 31 Jul 2024 00:00:00 +0000

退職のご報告と今後の計画

先日会社に退職する旨を伝えました。人生で2度目の退職になります。

ちなみに退職するの日は11月末になります。まだ4か月も先ですが…

これまでの経緯

まず、1度目は新卒で入社した会社を1年半在籍した後退職しました。

今回は5年ぐらいいたと思います。長いなと思いながらも小学校を卒業できていないぐらいの期間ですね（笑）

退職理由

退職した理由はざっくり言えば挑戦とリスクヘッジ！

具体的なことを言うと**海外に行ってみる！**です。前の記事でパスポートの取得や資金の準備をしていたのですが、そこに関係してきます。

さらに、海外に行って英語力をオフィスワークで使えるまで伸ばして、海外の企業に就職してみたいなという感じです。

また、英語力を伸ばす際は語学学校に半年行ってみようと思います。日本でも英会話やアプリなどありますが、私の場合はさぼりそうなので強制的に身を置こうと思ってます。

英語を使わざる負えない場所なら必然的に覚えて使いこなせないと生きていけないですからね。

ざっくり言えば挑戦とリスクヘッジの目的になりますが、もう少し細かいことを書いてみようと思います。

挑戦

海外に行くこと(ちなみに初海外)
英語力を伸ばすこと
海外のオフィスワークで働くこと

リスクヘッジ

地震や戦争に巻き込まれたくない
少子高齢化である(30~40年で1億人を割る)→国内の経済圏が縮小する→国内のみの需要で仕事をしている会社の売上が下がる可能性がある→売り上げが下がれば給料が下がる
万が一子供や孫を考えた場合、上記の状況で子供の就職先が日本国内のみは不安がある
もし日本から脱出しないとまずい状況になった時、最低限家族と友人くらいは助けられるかもしれない

少し長くなりましたがこんな感じです。

もちろんAIやデバイスが発達して英語をリアルタイムで翻訳する未来が来る可能性もあります。私が危惧したリスクが来ないかもしれません。少子化は確実ですが…

とは言えそれが使えない状況はどうするの？等ありますので、やっぱり使えるに越したことはないかなと思います。

会社に対する不満

長々と退職する目的と今後の考えを言いましたが、退職する理由の8割にすぎません。

残り2割は会社に対する不満たらたらだったりします。私も人間ですし…

もっと言えば1年以上前から退職を考えていました。その時は転職を考えていました。

そして退職理由は100%会社に対する不満（笑）

ただ、転職活動するにあたって、私が何をしたいのかまだわかっていなかったので面接でバコバコおとされました（笑）

将来何したいかわかってない人を取るのは危ういですし、入ってきてもすぐ辞める可能性がありますからね…

そこから色んな情報を見聞きして海外に行くという決断をしました。正直不安で仕方ないです。

とは言え今の会社に居続けても自身が腐っていきそうな気がしたので、後悔はないです。ストレスもなくなりそうです（笑）

不満たらたらな部分に対してはまだ在籍中なので書かないでおこうと思います。万が一にも見られたら残り4か月地獄を見そうなので。

終わりに

というわけで退職の意向を伝えたこととその理由についてでした。

ちなみに1社目の退職理由は「エンジニアとして成長したいから！」という理由です。ではでは。

祇（くにつがみ）：Path of the Goddessの実績をコンプしたぞ！

Sun, 28 Jul 2024 00:00:00 +0000

初めに

最近発売された祇というゲームの実績をコンプしました！

公式サイトはこちら。Steamのストアページはこちら。

こちらのゲームは**タワーディフェンス(以下TD)**のゲームになります。主人公である宗を操作し、世代を守りながら村を救っていきます。

また、宗以外に村人が存在し、ジョブを与えることで攻撃法を得ることができます。操作はできず場所を設定するだけですが…

ゲームについて

前提として敵の名前を畏哭、ジョブの変更やステージ進行のアイテムを結晶とします。

攻略の流れ

ステージ攻略流れとしては

穢れを払い結晶を得る
結晶を使って霊道を引く
大工に仕掛けを頼む
村人を救う
結晶を使ってジョブを与える
夜は畏哭を倒し、結晶を拾う

という感じになります。ボス戦はジョブを与えて倒すだけです。

攻略について

ステージを攻略する際は先に霊道を引くことをおすすめします。私の性格もありますが早めにクリアしたいので、ある程度引いてから穢れ払いや村人救いをするとよいです。

他に仕掛けがあり、ステージ攻略が有利になるトラップがあります。味方のバフ、敵の速度ダウン、遠距離の攻撃範囲拡大等があります。結晶の消費はないですが仕掛けを作るのに時間がかかります。早めに頼んだ方が多く作れるので意識すると良いです。

ステージ攻略では物盗りがいると楽になります。お宝を見つけると食料や結晶がもらます。また、最大まで強化していれば落ちている結晶を集めてくれます。途中から複数個所から敵が沸くのでその時に活躍します。

ステージによっては霊道を引かない、主人公が使えない、船の上(刀をあまり振らない)ということがあります。それに適した鍔や魔像を選ぶとサクサク進めます。

強化について

強化をする際は仮面か主人公のどちらかを選ぶことができます。初期に戻せる上に素材も帰ってくるので気軽に強化できます。

主人公の弓や結ノ舞(ダウン攻撃)、溜め攻撃がおすすめです。また、後々のことを考えて後の先(カウンター)を使えるようになっておくと良いです。余裕があれば魔像や鍔も欲しいです。

仮面は初期の斧や弓、その後はタンクや回復(可能なら5段階まで)、最後は銃や大砲(可能なら6段階)がおすすめです。強化素材は気軽に戻せるので使わなければ初期に戻すのもありです。

基本主人公がタゲをとり後ろから村人が遠距離攻撃が楽だと思います。火縄は火力が高いですがダウンは取れないので良し悪しは分かれそうです。

ミッションについて

それからミッションが各ステージに存在します。1度目の攻略ではわかりませんが2度目以上からはみえるようになります。ステージ内ではカウント系も可視化されます(例: 50体倒せなら現在30 / 50)

ミッションをクリアすれば鍔や魔像、産霊(むすび)が手に入ります。鍔は必殺技、魔像はパッシブ付与、産霊はジョブや主人公強化素材という感じです。

2週目では新たなミッションが追加されます。全部回収できれば主人公と仮面の両方が最大まで強化できます。

復興について

村を救うと拠点として使え、復興をすることになります。復興は村人に指示した後、ステージをクリアすると復興が完了します。復興が完了すると産霊や絵馬がもらえます。絵馬は畏哭や仮面、動物のバックグラウンドが読めます。絵馬は面白いのでおすすめです。

また、村の復興が完了すると結晶や食料の所持量が増えます。所持量が増えるとステージ攻略が楽になるので積極的に行うと良いです。

装備について

攻撃の型が2種類あるのですが、初期の型が使いやすいですね。出が早くボタン入力後のストレスが感じにくいです。別の型は納刀しないと攻撃しないのでテンポが悪く感じました。

鍔(必殺技)は大体レジストゲージ(ダウンを取れる)を削るものを選んでました。ただ、初期のころは勝手がわかってなかったので村人の防御強化を使ってました。

魔像は基本主人公攻撃上昇で問題ないと思います。ただ、ステージ攻略では結晶の消費減や村人強化も使ってました。

個人的に好きなのは溜め攻撃の時間短縮や弓攻撃速度アップですね。主人公がダメージを受けない系のミッションでは弓が大活躍したのでおすすめです。

感想

個人的に良かった点と改善してほしい点がいくつか書いてみようと思います。

良かった点

無双系に似た範囲攻撃の爽快感
主人公を一切操作せず、攻略できた時の楽しさ
装備や強化の幅が広がった時のワクワク
大神アレンジが入った音楽
畏哭や村人のバックグラウンド
細部まで装飾があり綺麗

弱→弱→弱→強を良く使っていたのですが、この操作感は好きです。その他は使う機会が少なかったですが…

TDなので主人公を一切操作せず、ステージクリアした時は気持ちよさがあります。結晶集めを物盗りに任せれば放置も可能ですね。

特定のボスを討伐するとジョブの解放と主人公の強化ができます。攻略の幅やクリアできなかったミッションも進められるようになって楽しいです。

大神の実績コンプまで出来てないのですが、クリアまでやったことはあります。少し懐かしく感じ2週目で試してみました。

畏哭には畏哭となった経緯、村人は村での関係性が書かれています。設定が細かく、ついつい確認しちゃうんですよね。

世代の見た目や仮面等細部まできれいに装飾が施されて見るだけで楽しいです。各ステージや畏哭などの3Dモデルも見てみると良いです。

改善してほしい点

村人のジョブ変更の手間
お祓い後のスキップタイミング
拠点の移動
ボスラッシュ
装備の付け替え

結晶を使ってジョブを変更できますが、最大12人も変更する必要があるので大変です。しかも近づかないと変更ができないのでかなり面倒です。

お祓いが終わった後のスキップが少し遅いですね。ムービーが始まったらすぐスキップできると周回時楽になります。

拠点では復興という作業があります。特定の場所で村人を数人指定して復興できるのですが、移動が手間ですね。復興の場所までワープかその場で指示できれば楽ですね。

ステージではボスラッシュが存在するのですが、ボスのたびにジョブの付け替えが必要になります。そこが大変だったのでもう少し良いやり方がなかったかなと。

装備の付け替えが拠点の天幕に移動しないとできないので、拠点またはステージ選択でも出来たら楽だなとは思いました。

終わりに

プレイ時間は攻略を見ずに41時間ぐらい。ミッション等事前に見てればもう少し早く終わらせることができると思います。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part9

Wed, 24 Jul 2024 00:00:00 +0000

前回のあらすじ

確率的勾配降下法を使って予測をしてみました。

うまくいかなかったので、別の方法を試すことにしました。

LSTM

時系列分析の代表モデルと言えばLSTMだと思います。

というわけで前回とはプログラムを分けて実装しました。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Input
import matplotlib.pyplot as plt

import glob
dm_fol = './datamart/'
stock_list = glob.glob(dm_fol + "*.parquet")

# データの読み込みと前処理
def preprocess_data(df, time_step=60):
    df['Close'] = df['Close'].astype(float)
    data = df[['Close']].values

    # データのスケーリング
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    
    # LSTM用のデータセット作成
    X, Y = [], []
    for i in range(time_step, len(scaled_data)):
        X.append(scaled_data[i-time_step:i, 0])
        Y.append(scaled_data[i, 0])
    
    X, Y = np.array(X), np.array(Y)
    X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1)
    
    return X, Y, scaler

# LSTMモデルの構築
def create_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Input(shape=input_shape))  # Inputオブジェクトを使用して入力形状を指定
    model.add(LSTM(50, return_sequences=True))
    # model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=input_shape))
    model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
    model.add(Dense(25))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    return model

# モデルの評価とプロット
def evaluate_model(df, model, scaler, X_train, y_train, X_test, y_test, time_step, sticker_name):
    y_train_pred = model.predict(X_train)
    y_test_pred = model.predict(X_test)
    
    y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
    y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
    
    y_train = scaler.inverse_transform([y_train])
    y_test = scaler.inverse_transform([y_test])
    
    train_mse = np.mean((y_train_pred - y_train[0]) ** 2)
    test_mse = np.mean((y_test_pred - y_test[0]) ** 2)
    print(f"Train Mean Squared Error: {train_mse}")
    print(f"Test Mean Squared Error: {test_mse}")
    
    # プロット
    df.set_index('Date', inplace=True)
    train_dates = df.iloc[time_step:len(y_train[0])+time_step].index
    test_dates = df.iloc[len(y_train[0])+time_step-1:-1].index
    
    plt.figure(figsize=(14, 7))
    # plt.plot(train_dates, y_train[0], label='Train Actual', color='black')
    plt.plot(test_dates, y_test[0], label='Test Actual', color='red')
    plt.plot(test_dates, y_test_pred, label='Test Predicted', color='blue')
    plt.title(sticker_name+': Actual vs Predicted Stock Prices')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Close')
    plt.legend()
    plt.show()

# 次の日の予測
def predict_next_day(model, scaler, df, time_step=60):
    data = df[['Close']].values
    last_data = data[-time_step:]
    last_data_scaled = scaler.transform(last_data)
    X_input = last_data_scaled.reshape(1, time_step, 1)
    next_day_prediction = model.predict(X_input)
    next_day_prediction = scaler.inverse_transform(next_day_prediction)
    print(f"Next Day Prediction: {next_day_prediction[0][0]}")

# データの読み込み
for count, stock_data in enumerate(stock_list):
  df = pd.read_parquet(stock_data)
  sticker_name = stock_data.split('\\')[1].replace('.parquet', '')

  # データの前処理
  time_step = 60
  X, Y, scaler = preprocess_data(df, time_step)

  # データの分割
  train_size = int(len(X) * 0.8)
  X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
  y_train, y_test = Y[:train_size], Y[train_size:]

  # モデルの構築と訓練
  model = create_lstm_model((X_train.shape[1], 1))
  model.fit(X_train, y_train, batch_size=1, epochs=1)

  # モデルの評価
  evaluate_model(df, model, scaler, X_train, y_train, X_test, y_test, time_step, sticker_name)

  # 次の日の予測
  predict_next_day(model, scaler, df, time_step)

コード確認

    # LSTM用のデータセット作成
    X, Y = [], []
    for i in range(time_step, len(scaled_data)):
        X.append(scaled_data[i-time_step:i, 0])
        Y.append(scaled_data[i, 0])
    
    X, Y = np.array(X), np.array(Y)
    X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1)

LSTM用のデータセットは60日分のデータを学習として使い、次の日を出力として使用するという特徴があります。

投資信託を売却しようとしたら数日かかるのを知らなかった話

Sun, 21 Jul 2024 00:00:00 +0000

投資信託の売却と資金不足

パスポートを取得した話をしましたが、海外に行こうと思って70万近くの口数を売却しようとしました。

後日詳しく話しますが、ビザを取って語学学校に行ってみよう！と考えていたので銀行口座の貯金だけでは足らなかったのです。

100株単位ですが日米株を売買したこともあったので、当日に何とかなるかなと思ってました。

数営業日必要なのを知らなかったので資金が用意出来ず、入学申請を1週間見送ることになりました。

入学予定のタイミングや価格は変わらないので特に問題ないです。為替分の価格は変動しますが…。

私の場合は入学許可証がないとビザの申請ができないので、それも1週間先送りですね。

海外での投資について

現在SBI証券を使って投資を行っていますが、海外に居住する際は全て売却しなければなりません。

ここはちょっと痛いところですね。数十年単位で投資する予定だったので…。

一応海外でも投資できるサイトはありますので、現地で使えればそちらを活用していく予定です。

IB証券というところで、SBI証券が米国株の取引の際に取次ぎを行う会社らしいです。

相も変わらず投資信託を買う予定です。ただ数%ぐらいは色んな国を見て株を買ってみようと思います。

それから暗号資産も買ってみようかと思います。

日本の税率は雑所得扱いで累進課税が採用されています。住民税10%を含めると最大55%になります。海外はそこまで高くないので触るくらいはしてみようと思います。

自身の投資実績

最後にどうせ売却するので私のクソ雑魚資産をお見せしようと思います。

コロナで株価が全体的に下がったタイミングで始めました。そこからコツコツと投資信託(オルカンやS&P500)に入れてたので緩やかに増加しましたね。

米国株が急落したら一気に下がるのでリスクヘッジが全くできてませんが…

X(旧Twitter)などのSNSを見ると凄い人もいます。ですがパンピーはこんなもんなのでまったりやっていきましょう。ではでは。

新しいプラグインをいくつか導入してみた！

Thu, 18 Jul 2024 00:00:00 +0000

私はサイト運営に対してそこまで興味がないです。

ただ、快適に見てもらうに越したことはないし、SEO対策もいつか役に立つかと思っていくつかプラグインを入れてみました！

MathJax-LaTeXまたはSimple MathJax

数式を表すのに必須と言えます。

数学の世界でも良く使われるものになります。例えば平均二乗誤差を数式で表すと

MSE = 1 / n ∑(yi - y)^2 (yiは予測値、yは正解値) ←この書き方が↓のようになります。

$$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(\hat{y_{i}}-y_{i})^2$$

実際にコードに書き起こすとこんな感じ

いつ使うかわかりませんが、数式を使う機会がある人は覚えておくと良いかと思います。

最悪Chat-GPTなどの生成AIに頼る方法もありますので。

WP ULike

いいねボタンやグッドボタン的なやつです。記事の下部やコメントした時に表示されると思います。

特に誰がやったか全くわからないので雑に付けられると思います。

X(旧Twitter)のようにいいねした記事が見れるようにしてみたい気持ちはあります。

Yoast SEO

SEO対策のプラグインになります。有料限定の機能もあるみたいですが、そこまでではないので無料でやってます。

昔の記事に比べて見出しを付けるようになりましたが、このプラグインによるものです。

後はメタディスクリプションを入れています。こんな感じでリンクの下に出ているやつです。

ちなみにメタディスクリプションは全体の文字をコピーして生成AIに70字で作ってもらってます。

自分で考えるのも面倒ですし…

終わりに

同じものずっとやり続けるのではなく、気が向いたら良くしてみよう！だとか新しいものを取り入れてみるといい変化があると思います。

すぐに役に立つかはわかりませんがちょっとした話もできるかもしれないですし。

それから少しコメントをしやすくしてみました。

認証も文字列を入れるのは面倒ですが、名前もメールアドレスも不要にしました。こんな感じになると思います。

サイトが重くならない程度に面白いプラグインや設定が会ったら試してみます！ではでは。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part8

Mon, 15 Jul 2024 00:00:00 +0000

前回のあらすじ

株価予測を行うコードをいったん書いてみました。

課題はまだ残ったままですが、今回はそこを解決しつつモデルを追加で学習するというやり方を試してみました。

確率的勾配降下法

def predict_next_day(model, scaler, df):
    last_row = df.drop(columns=['Close']).iloc[-1].values.reshape(1, -1)
    # last_row = df.iloc[-1, :-1].values.reshape(1, -1)
    df.drop(columns=['Close']).iloc[-1].to_csv("test.csv")
    last_row_scaled = scaler.transform(last_row)
    next_day_prediction = model.predict(last_row_scaled)
    print(f"Previous Day Prediction: {df.iloc[-1]['Close']}")
    print(f"Next Day Prediction: {next_day_prediction[0]}")

前回の予測部分ですが予測するカラムが異なっていたので変な値が出ていました。

修正したことによってだいぶまともな値に修正ができました。

ただ、うまくいくときはきれいな形になっていますがそうでないことも多いです。

波があるところはうまくできている方ですが、直線気味だとうまくいかないですね。

毎回初期化しているのですが、ダメですね。使ってるモデルが確率的勾配降下法も要因としてあるかもしれないです。

というわけで追加学習する形に変更しようと試してみました。

def update_model(model, scaler, new_df):
    target = new_df['Close'].shift(-1).dropna()
    features = new_df.drop(columns=['Close'])
    features = features[:-1]
    
    # データのスケーリング
    X = scaler.transform(features.values)
    y = target.values
    
    model.partial_fit(X, y)

    # 新しいデータに対する予測と評価
    # X_new = scaler.transform(new_df.drop(columns=['Close']).values)
    X_new = scaler.transform(new_df.drop(columns=['Close']).iloc[:-1].values)
    y_new = new_df['Close'].shift(-1).dropna().values
    y_new_pred = model.predict(X_new)
    mse_new = mean_squared_error(y_new, y_new_pred)
    print(f"New Data MSE: {mse_new}")

for count, stock_data in enumerate(stock_list):
  ・
　・
　・
  if count == 0:
    model, scaler, X_train, X_test, y_train, y_test = train_model(df)

    # モデルの評価
    y_pred = evaluate_model(model, X_test, y_test)

  else:

    update_model(model, scaler, df)

最近やったゲームをつらつらと

Fri, 12 Jul 2024 00:00:00 +0000

掲題の通り最近やったゲームを少し上げてみようと思います。

風のクロノア 1 & 2 アンコール

前から少しずつ進めていたゲームを全クリしてきました！

幼いころ少しだけ遊んだ記憶があって楽しかったので、購入してプレイしてました。

アクションゲームなので人によっては苦手だと思います。

実績として収集要素がありますが、基本見やすい場所にあるので達成しやすいと思います。

ストーリー中喋ってくれるのですが、独自の言葉を喋るので字幕を見ることにはなるんですよね。とは言え結構癖になる話し方をするので聞いちゃうのですが…

溶鉄のマルフーシャ

こちらタワーディフェンス系のゲームになります。

機械兵が来るので銃器を使って撃破し、壁を守るゲームになります。

銃器は使用日数があるので交換しつつ、仲間を迎えて80日間生き残ることを目指します。

銃器は初期から変えた方がいいですが、仲間はいたほうが楽になると思います。

また、ゲームオーバーになってもある程度資金を持った状態で同じ日からスタートするので、苦手でも安心して進めることができます。

慣れれば実績も達成しやすく、そこまで時間もかからないのでおすすめしやすいです。

今年、続編が出ますのでそちらも楽しみに待っています。

なつもん！ 20世紀の夏休み

まだエンディングを迎えてもいないですが、現在プレイしているゲームになります。

こちらはダンガンロンパやシュタインズゲートでおなじみのスパイクチュンソフト様から出たゲームになります。

内容としてはオープンワールドの"ぼくなつ"というイメージですね。私は"ぼくなつ"をやったことはないですが…

やることは昆虫採集や魚釣り、化石の発掘、人との交流、サーカスを盛り上げるなどがあります。

一部引き継いで2週目もできるみたいなのでまったりとやりたいことを進めればいいと思います。

ある程度進めると"ラブちゃん"という方が登場して、占いをしてくれます。

占いでは絵日記にかける内容の話や珍しい昆虫や魚の場所等いろいろと教えてくれます。1日を過ごすうえで指標になるので、是非活用することをおすすめします。

それからステッカー(スタミナ)という概念が存在します。これは走ったり泳いだり登ったりするときに必要になります。

集める方法としては大きな冒険と探偵ノートをクリアすることなので、積極的に進めていくのが良いです！

早くエンディングを進めてDLCも遊びたいですね。

終わりに

他にもいろいろと遊んでいるものもありますが、今はこんな感じです。

勉強も必要ですがストレス解消も必要なので、無理しない程度に頑張りましょう！ではでは。

最近あった出来事をだらだらと

Mon, 08 Jul 2024 00:00:00 +0000

個人的にいろいろあったので残すために書いておきます。

MRI検査

前回も少し話しましたが、6/29(金)にMRI検査を受けてきました。

いただいた検査結果の内容を見てみると

所見: 左内頸動脈の栄上部に若干の狭小化が疑われますが、equivocal（判断が難しい）な所見です。その他、頭蓋内の動脈に広狭不整や動脈瘤は指摘できません。左内頸動脈は全体的に hypoplastic（発育不全）ですが、右内頸動脈から前交通動脈を介して両側大脳動脈が描出されているためと思います。両側椎骨動脈に解離を疑わせる所見はなく、脳底動脈の血流は良好です。

聴神経や内耳に異常なく、聴神経腫瘍は指摘できません。両側乳突蜂巣の含気も良好です。新鮮な梗塞やラクナ梗塞、皮質梗塞は指摘できません。基底核や白質の intensity（信号強度）も良好で、加齢に伴う Nonspecific findings（非特異的所見）は認められますが、年齢相応です。出血の既住もありません。側脳室の大きさや形も正常です。水頭症や病的な萎縮は指摘できません。

ということで特に何もないので経過観察となりました。

パスポート申請

今後のことを考えてパスポートの申請に行きました。外務省のページに記載されていますが、最低限必要なものは

申請書
戸籍謄本
写真

になります。

申請書は事前に記載してダウンロードすると楽になります。写真もスマホで撮ったものをコンビニで印刷する方法があります。計660円必要ですが、こちらから印刷できます。

戸籍謄本に関しては場所によってはコンビニで印刷できると思います。私の場合は戸籍と居住地が違うので市役所まで行く必要があったので、この準備が大変でした。

私は東京の池袋で申請しましたが人がかなり多かったです。大体6時過ぎくらいに向かいましたが、受付に20分、申請に70分くらいかかりました。

やはり平日の空いてるタイミングを狙った方がスムーズですね。あるいは申請のタイミングで食事に行くのもおすすめです。

ただし、呼ばれたタイミングでいたほうがいいので事前に食べる場所を決めておくと良いです。

支払いは受け取るときなのでお金は準備しなくても問題ありません。

英語力チェック

こちらのPROGOSというサイトでSpeakingのテストを受けてみました。

結果は全然ですね…

なかなかアドリブではうまいこと喋れないですね。今後の頑張りが必要です。ちなみに検査の見方はこちらから確認できます。

総合評価と各評価、フィードバックとアドバイスがもらえます。

最近あったこととしてはこんな感じです。ゲームの話はまたいずれやります。ではでは。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part7

Sat, 06 Jul 2024 00:00:00 +0000

前回のあらすじ

オシレーター系指標の説明変数を追加するコードを書きました。

株価予測_コード

今回やることは株価の予測になります。

今回は1ファイルずつ読み込んで実行しています。ティッカーリストがあればティッカーごとにダウンロードしてきて加工する方法もあったのでいずれやります。

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

dm_fol = './datamart/'

import glob
stock_list = glob.glob(dm_fol + "*.parquet")

def preprocess_data(df):

    df.sort_values('Date', inplace=True)
    # 日付を特徴量に変換
    df['Year'] = df['Date'].dt.year
    df['Month'] = df['Date'].dt.month
    df['Day'] = df['Date'].dt.day
    df['Weekday'] = df['Date'].dt.weekday
    df['Quarter'] = df['Date'].dt.quarter

    # 周期成分のエンコーディング
    df['Month_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['Month'] / 12)
    df['Month_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['Month'] / 12)
    df['Day_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['Day'] / 31)
    df['Day_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['Day'] / 31)
    df['Weekday_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['Weekday'] / 7)
    df['Weekday_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['Weekday'] / 7)

    # 日付を削除
    df.drop(columns=['symbol','Date'], inplace=True)
    # "symbol"以外のobject型カラムをワンホットエンコーディング
    df = pd.get_dummies(df, columns=[col for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns])

    # 全ての値が欠損している列を削除
    df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

    # 値が欠損している行を削除
    df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
    return df

def train_model(df):
    target = df['Close'].shift(-1).dropna()
    features = df.drop(columns=['Close'])
    features = features[:-1]

    # データのスケーリング
    scaler = StandardScaler()
    X = scaler.fit_transform(features.values)
    y = target.values
    
    # データを7:3に分割
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, shuffle=False)
    
    model = SGDRegressor(max_iter=1000, tol=1e-3)
    model.fit(X_train, y_train)
    
    return model, scaler, X_test, y_test

def evaluate_model(model, scaler, X_test, y_test):
    y_pred = model.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    print(f"Mean Squared Error: {mse}")
    plt.figure(figsize=(14, 7))
    plt.plot(y_test, label='Actual', color='black')
    plt.plot(y_pred, label='Predicted', color='blue')
    plt.title('Actual vs Predicted Stock Prices')
    plt.xlabel('Sample')
    plt.ylabel('Price')
    plt.legend()
    plt.show()

def predict_next_day(model, scaler, df):
    last_row = df.iloc[-1, :-1].values.reshape(1, -1)
    df.iloc[-1, :-1].to_csv("test.csv")
    last_row_scaled = scaler.transform(last_row)
    next_day_prediction = model.predict(last_row_scaled)
    print(f"Next Day Prediction: {next_day_prediction[0]}")

# 初回データロードとモデル学習
# start_date = '1990-04-01'
# end_date = '2024-07-03'
# symbols = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL']
for stock_data in stock_list:
  df = pd.read_parquet(stock_data)
  df = preprocess_data(df)
  model, scaler, X_test, y_test = train_model(df)

  # モデルの評価
  evaluate_model(model, scaler, X_test, y_test)

  # 次の日の予測
  predict_next_day(model, scaler, df)

コードの内容

やったこととしては日付を特徴量に変換しました。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part6

Tue, 02 Jul 2024 00:00:00 +0000

前回のあらすじ

トレンド系指標の説明変数を追加したところで終わりました。

オシレーター系指標

今回作成したのは

RSI
RCI
移動平均線乖離率
スローストキャスティクス
モメンタムとROC
MFI
CCI
ギャップ
ヒストリカル・ボラティリティ

def rsi(df):
  # RSIの計算
  window = 14

  # 終値の変化
  df['Change'] = df['Adj Close'].diff()

  # 上昇幅と下落幅の計算
  df['Gain'] = np.where(df['Change'] > 0, df['Change'], 0)
  df['Loss'] = np.where(df['Change'] < 0, -df['Change'], 0)

  # 平均上昇幅と平均下落幅の計算
  df['Avg_Gain'] = df['Gain'].rolling(window=window).mean()
  df['Avg_Loss'] = df['Loss'].rolling(window=window).mean()

  # 相対力（RS）の計算
  df['RS'] = df['Avg_Gain'] / df['Avg_Loss']

  # RSIの計算
  df['RSI'] = 100 - (100 / (1 + df['RS']))

  # シグナルの判定
  df['rsi_Signal'] = np.where(df['RSI'] > 70, 'Sell', np.where(df['RSI'] < 30, 'Buy', np.nan))

def calculate_rci(series):
    n = len(series)
    date_rank = np.arange(1, n + 1)
    price_rank = series.rank().values
    ssd = np.sum((date_rank - price_rank) ** 2)
    rci = 1 - (6 * ssd) / (n * (n ** 2 - 1))
    return rci

def rci(df):
  # RCIの計算
  window = 14

  df['RCI'] = df['Adj Close'].rolling(window=window).apply(calculate_rci, raw=False)

  # シグナルの判定（RSIと同様に70以上で売りシグナル、30以下で買いシグナル）
  df['rci_Signal'] = np.where(df['RCI'] > 70, 'Sell', np.where(df['RCI'] < 30, 'Buy', np.nan))

def madp(df):
  # 乖離率の計算
  df['madp'] = (df['Adj Close'] - df['SMA']) / df['SMA'] * 100

  # シグナルの判定
  df['madp_Signal'] = np.nan
  threshold = 5  # 閾値の設定

  for i in range(1, len(df)):
      if df['madp'].iloc[i-1] < -threshold and df['madp'].iloc[i] > df['madp'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'madp_Signal'] = 'Buy'
      elif df['madp'].iloc[i-1] > threshold and df['madp'].iloc[i] < df['madp'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'madp_Signal'] = 'Sell'

def stochastic(df):
  # %Kの計算
  window = 14
  df['14-High'] = df['High'].rolling(window=window).max()
  df['14-Low'] = df['Low'].rolling(window=window).min()
  df['%K'] = (df['Adj Close'] - df['14-Low']) / (df['14-High'] - df['14-Low']) * 100

  # スロー%Dの計算
  df['slow%D'] = df['%K'].rolling(window=3).mean()

  # シグナルの判定
  df['sto_Signal'] = np.nan
  for i in range(1, len(df)):
      if df['slow%D'].iloc[i-1] < 20 and df['slow%D'].iloc[i] > df['slow%D'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'sto_Signal'] = 'Buy'
      elif df['slow%D'].iloc[i-1] > 80 and df['slow%D'].iloc[i] < df['slow%D'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'sto_Signal'] = 'Sell'

def momentum_roc(df):
  # モメンタムとROCの計算
  window = 14
  df['Momentum'] = df['Adj Close'] - df['Adj Close'].shift(window)
  df['ROC'] = ((df['Adj Close'] - df['Adj Close'].shift(window)) / df['Adj Close'].shift(window)) * 100

  # トレンドの判定
  df['Momentum_Trend'] = np.where(df['Momentum'] > 0, 'Uptrend', np.where(df['Momentum'] < 0, 'Downtrend', 'Neutral'))
  df['ROC_Trend'] = np.where(df['ROC'] > 0, 'Uptrend', np.where(df['ROC'] < 0, 'Downtrend', 'Neutral'))

def mfi(df):
  # 典型価格（TP）の計算
  df['TP'] = (df['High'] + df['Low'] + df['Adj Close']) / 3

  # マネーフロー（Raw Money Flow）の計算
  df['Raw Money Flow'] = df['TP'] * df['Volume']

  # ポジティブマネーフローとネガティブマネーフローの計算
  df['Positive Money Flow'] = np.where(df['TP'] > df['TP'].shift(1), df['Raw Money Flow'], 0)
  df['Negative Money Flow'] = np.where(df['TP'] < df['TP'].shift(1), df['Raw Money Flow'], 0)

  # 14期間の合計
  window = 14
  df['Positive Money Flow Sum'] = df['Positive Money Flow'].rolling(window=window).sum()
  df['Negative Money Flow Sum'] = df['Negative Money Flow'].rolling(window=window).sum()

  # MFIの計算
  df['Money Flow Ratio'] = df['Positive Money Flow Sum'] / df['Negative Money Flow Sum']
  df['MFI'] = 100 - (100 / (1 + df['Money Flow Ratio']))

  # シグナルの判定
  df['mfi_Signal'] = np.nan
  for i in range(1, len(df)):
      if df['MFI'].iloc[i-1] < 20 and df['MFI'].iloc[i] > df['MFI'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'mfi_Signal'] = 'Buy'
      elif df['MFI'].iloc[i-1] > 80 and df['MFI'].iloc[i] < df['MFI'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'mfi_Signal'] = 'Sell'

def cci(df):
  # 典型価格（TP）の計算
  df['TP'] = (df['High'] + df['Low'] + df['Adj Close']) / 3

  # 単純移動平均（SMA）の計算
  window = 20
  df['cci_SMA'] = df['TP'].rolling(window=window).mean()

  # 偏差（Mean Deviation）の計算
  df['Mean Deviation'] = df['TP'].rolling(window=window).apply(lambda x: np.mean(np.abs(x - x.mean())), raw=True)

  # CCIの計算
  df['CCI'] = (df['TP'] - df['cci_SMA']) / (0.015 * df['Mean Deviation'])

  # シグナルの判定
  df['cci_Signal'] = np.nan
  for i in range(1, len(df)):
      if df['CCI'].iloc[i-1] < -100 and df['CCI'].iloc[i] > df['CCI'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'cci_Signal'] = 'Buy'
      elif df['CCI'].iloc[i-1] > 100 and df['CCI'].iloc[i] < df['CCI'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'cci_Signal'] = 'Sell'

def gap(df):
# ギャップアップとギャップダウンの計算
  df['Previous Close'] = df['Adj Close'].shift(1)
  df['Gap'] = df['Open'] - df['Previous Close']
  df['Gap Type'] = np.where(df['Gap'] > 0, 'Gap Up', np.where(df['Gap'] < 0, 'Gap Down', 'No Gap'))

def hv(df):
  # ヒストリカル・ボラティリティの計算
  window = 20

  # リターンの計算
  df['Return'] = np.log(df['Adj Close'] / df['Adj Close'].shift(1))

  # 標準偏差の計算
  df['HV'] = df['Return'].rolling(window=window).std() * np.sqrt(252)

  # df['RCI'] = df['Adj Close'].rolling(window=window).apply(calculate_rci, raw=False)

  # シグナルの判定
  df['hv_Signal'] = np.nan
  for i in range(1, len(df)):
      if df['RCI'].iloc[i-1] < -80 and df['RCI'].iloc[i] > df['RCI'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'hv_Signal'] = 'Buy'
      elif df['RCI'].iloc[i-1] > 80 and df['RCI'].iloc[i] < df['RCI'].iloc[i-1]:
          df.at[df.index[i], 'hv_Signal'] = 'Sell'

次回は予測をしていこうと思います。

MRI検査を初見で受けてきたよ

Sat, 29 Jun 2024 00:00:00 +0000

掲題の通り本日初めてMRIを受けてきました～

受けた経緯

2週間前の6/15(土)に頭がくらくらする
翌日にはましになるが1週間たっても完治せず
先週脳神経内科に行って検査を受け、MRIを勧められる
本日MRI検査を受け、何事もなく帰宅

ということで検査結果は"異状なし"ということでした。

深刻または緊急性があるような病気でないことはよかったです。

ただ、歩くとふらふらすることがあるので少し危ないんですよね…

検査の感想

私が受けたMRIは20分くらい検査にかかるものでした。

MRIを受けるときは金属なし(ベルト、マスクも含む)の服装で受けます。

仰向けになってヘッドホンを付けた上に、体を少し縛った状態で機械の中に勝手に入っていきます。

びっくりしたのはスキャンの音がかなり大きいんですよね。

イメージとして工事の音が近くでするような感じですね。数分刻みで異なる大音量が聞こえてきます。そのうえ、不安になるような音だったりします。

ヘッドホン付けてても結構聞こえるので寝るのも難しいですね。

さらにMRIの中は狭いので閉所恐怖症の人じゃなくても怖さを感じますね。目をつむってればだいぶ気にはならなくなりますが…

料金は7,500円くらいでした。3割負担でこれくらいなので本来は約25,000円ですね。

とりあえず何もなくてよかったですが、まだふらつきがあるので心配です。

もしかしたら精神的な問題もあるかもしれないですね。実は以前も似たようなことがあったのですが、その時は数日で治ったので不安です。

年内に仕事をやめて他にやりたいことがあるので早めに治るといいんですけどね。ではでは。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part5

Tue, 25 Jun 2024 00:00:00 +0000

前回のあらすじ

オシレータ系指標とその他の指標について確認しました。

今回は実際にコードに落とし込んで、グラフで見てみようと思います。

作成したコード

今回はとりあえずトレンド系指標の説明変数を見てみたいと思います。クラスかはまだやってないので、いずれやっておきます。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

out_fol = "./stock_data/"
import glob
stock_list = glob.glob(out_fol + "*.csv")

def moveing_average(df):
  # 単純移動平均線（SMA）の計算
  df['SMA'] = df['Adj Close'].rolling(window=20).mean()
  # 指数平滑移動平均線（EMA）の計算
  df['EMA'] = df['Adj Close'].ewm(span=20, adjust=False).mean()
  # グラフのプロット
  plt.figure(figsize=(14, 7))
  plt.plot(df['Adj Close'], label='Close Price', color='black')
  plt.plot(df['SMA'], label='20-Day SMA', color='blue')
  plt.plot(df['EMA'], label='20-Day EMA', color='red')

  plt.title('Stock Price with 20-Day SMA and 20-Day EMA')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Price')
  plt.legend()
  plt.grid(True)
  plt.show()

def macd(df):
  # 短期EMA（12日）の計算
  short_ema = df['Adj Close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()

  # 長期EMA（26日）の計算
  long_ema = df['Adj Close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()

  # MACDラインの計算
  df['MACD'] = short_ema - long_ema

  # シグナルラインの計算（9日間のMACDのEMA）
  df['Signal_Line'] = df['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()

  # MACDヒストグラムの計算
  df['MACD_Histogram'] = df['MACD'] - df['Signal_Line']
  # グラフのプロット
  plt.figure(figsize=(14, 7))
  # 終値のプロット
  plt.subplot(2, 1, 1)
  plt.plot(df['Close'], label='Close Price', color='black')
  plt.title('Stock Price and MACD')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Price')
  plt.legend()

  # MACDとシグナルラインのプロット
  plt.subplot(2, 1, 2)
  plt.plot(df['MACD'], label='MACD', color='blue')
  plt.plot(df['Signal_Line'], label='Signal Line', color='red')
  plt.bar(df.index, df['MACD_Histogram'], label='MACD Histogram', color='gray')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Value')
  plt.legend()

  plt.tight_layout()
  plt.show()

def bollinger_bands(df):
  # 中央バンド（20日間の単純移動平均線）の計算
  df['Middle_Band'] = df['Adj Close'].rolling(window=20).mean()

  # 標準偏差の計算
  df['STD'] = df['Adj Close'].rolling(window=20).std()

  # 上部バンドの計算
  df['Upper_Band'] = df['Middle_Band'] + (2 * df['STD'])

  # 下部バンドの計算
  df['Lower_Band'] = df['Middle_Band'] - (2 * df['STD'])

  # 過熱感の判断
  df['bands_buy_flg'] = df['Adj Close'] > df['Lower_Band']
  df['bands_sell_flg'] = df['Adj Close'] < df['Upper_Band']
  # グラフのプロット
  plt.figure(figsize=(14, 7))
  plt.plot(df['Adj Close'], label='Close Price', color='black')
  plt.plot(df['Middle_Band'], label='Middle Band (SMA 20)', color='blue')
  plt.plot(df['Upper_Band'], label='Upper Band (Middle + 2*STD)', color='red')
  plt.plot(df['Lower_Band'], label='Lower Band (Middle - 2*STD)', color='green')

  plt.fill_between(df.index, df['Upper_Band'], df['Lower_Band'], color='grey', alpha=0.1)
  plt.scatter(df.index[df['bands_buy_flg']], df['Adj Close'][df['bands_buy_flg']], label='bands_buy_flg', color='red', marker='o')
  plt.scatter(df.index[df['bands_sell_flg']], df['Adj Close'][df['bands_sell_flg']], label='bands_sell_flg', color='green', marker='o')

  plt.title('Bollinger Bands with bands_buy_flg and bands_sell_flg Signals')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Price')
  plt.legend()
  plt.grid(True)
  plt.show()

def ichimoku_kinko_hyo(df):
  # 転換線（過去9日間の最高値と最安値の平均値）
  df['Tenkan_sen'] = (df['High'].rolling(window=9).max() + df['Low'].rolling(window=9).min()) / 2

  # 基準線（過去26日間の最高値と最安値の平均値）
  df['Kijun_sen'] = (df['High'].rolling(window=26).max() + df['Low'].rolling(window=26).min()) / 2

  # 先行スパン1（転換線と基準線の平均値を26日先にプロット）
  df['Senkou_Span_A'] = ((df['Tenkan_sen'] + df['Kijun_sen']) / 2).shift(26)

  # 先行スパン2（過去52日間の最高値と最安値の平均値を26日先にプロット）
  df['Senkou_Span_B'] = ((df['High'].rolling(window=52).max() + df['Low'].rolling(window=52).min()) / 2).shift(26)

  # 遅行スパン（現在の終値を26日遅らせてプロット）
  df['Chikou_Span'] = df['Adj Close'].shift(-26)

  # 雲の上・下の判定とシグナル
  df['Signal'] = np.where(df['Tenkan_sen'] > df['Kijun_sen'], 'Buy', 'Sell')
  df['Trend'] = np.where(df['Adj Close'] > df[['Senkou_Span_A', 'Senkou_Span_B']].max(axis=1), 'Uptrend',
                        np.where(df['Adj Close'] < df[['Senkou_Span_A', 'Senkou_Span_B']].min(axis=1), 'Downtrend', 'Neutral'))
  # グラフのプロット
  plt.figure(figsize=(14, 7))
  plt.plot(df['Adj Close'], label='Close Price', color='black')
  plt.plot(df['Tenkan_sen'], label='Tenkan-sen (Conversion Line)', color='blue')
  plt.plot(df['Kijun_sen'], label='Kijun-sen (Base Line)', color='red')
  plt.plot(df['Senkou_Span_A'], label='Senkou Span A (Leading Span 1)', color='green')
  plt.plot(df['Senkou_Span_B'], label='Senkou Span B (Leading Span 2)', color='orange')
  plt.plot(df['Chikou_Span'], label='Chikou Span (Lagging Span)', color='purple')

  # 先行スパンの領域を塗りつぶす
  plt.fill_between(df.index, df['Senkou_Span_A'], df['Senkou_Span_B'], where=df['Senkou_Span_A'] >= df['Senkou_Span_B'], color='lightgreen', alpha=0.5)
  plt.fill_between(df.index, df['Senkou_Span_A'], df['Senkou_Span_B'], where=df['Senkou_Span_A'] < df['Senkou_Span_B'], color='lightcoral', alpha=0.5)

  plt.title('Ichimoku Kinko Hyo (Ichimoku Cloud)')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Price')
  plt.legend()
  plt.grid(True)
  plt.show()

  # シグナルとトレンドの表示
  print(df[['Adj Close', 'Tenkan_sen', 'Kijun_sen', 'Signal', 'Trend']].tail(30))

def directional_movement_index(df):
  # True Range（TR）の計算
  df['TR'] = df[['High', 'Low', 'Adj Close']].apply(lambda x: max(x['High'] - x['Low'], abs(x['High'] - x['Adj Close']), abs(x['Low'] - x['Adj Close'])), axis=1)

  # +DMと-DMの計算
  df['+DM'] = df['High'].diff().apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
  df['-DM'] = df['Low'].diff().apply(lambda x: -x if x < 0 else 0)

  # 14期間のTR、+DM、-DMの合計
  df['TR14'] = df['TR'].rolling(window=14).sum()
  df['+DM14'] = df['+DM'].rolling(window=14).sum()
  df['-DM14'] = df['-DM'].rolling(window=14).sum()

  # +DIと-DIの計算
  df['+DI14'] = 100 * (df['+DM14'] / df['TR14'])
  df['-DI14'] = 100 * (df['-DM14'] / df['TR14'])

  # DXの計算
  df['DX'] = 100 * (abs(df['+DI14'] - df['-DI14']) / (df['+DI14'] + df['-DI14']))

  # ADXの計算
  df['ADX'] = df['DX'].rolling(window=14).mean()

  # シグナルとトレンド強度の判定
  df['Signal'] = np.where(df['+DI14'] > df['-DI14'], 'Buy', 'Sell')
  df['Trend_Strength'] = np.where(df['ADX'] >= 25, 'Strong', 'Weak')

  # ADXのトレンド（前日と比べて上昇または下降を判定）
  df['ADX_Trend'] = df['ADX'].diff().apply(lambda x: 'Uptrend' if x > 0 else 'Downtrend' if x < 0 else 'No Change')
  # グラフのプロット
  plt.figure(figsize=(14, 7))

  plt.plot(df['+DI14'], label='+DI (Positive Directional Indicator)', color='green')
  plt.plot(df['-DI14'], label='-DI (Negative Directional Indicator)', color='red')
  plt.plot(df['ADX'], label='ADX (Average Directional Index)', color='blue')

  plt.title('DMI (Directional Movement Index)')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Value')
  plt.legend()
  plt.grid(True)
  plt.show()

  # 結果の表示
  print(df[['+DI14', '-DI14', 'ADX', 'Signal', 'Trend_Strength']].tail(30))

def parabolic(df):
  # パラボリックSARの計算
  df['SAR'] = np.nan
  df['EP'] = np.nan
  df['AF'] = np.nan

  # 初期値設定
  initial_trend = 'up' if df['Adj Close'].iloc[1] > df['Adj Close'].iloc[0] else 'down'
  initial_AF = 0.02
  max_AF = 0.2

  # 初期SAR、EP、AFの設定
  df.at[df.index[1], 'SAR'] = df['Low'].iloc[0] if initial_trend == 'up' else df['High'].iloc[0]
  df.at[df.index[1], 'EP'] = df['High'].iloc[1] if initial_trend == 'up' else df['Low'].iloc[1]
  df.at[df.index[1], 'AF'] = initial_AF

  # パラボリックSARの計算ループ
  for i in range(2, len(df)):
      prev_SAR = df['SAR'].iloc[i-1]
      prev_AF = df['AF'].iloc[i-1]
      prev_EP = df['EP'].iloc[i-1]
      trend = 'up' if df['Adj Close'].iloc[i-1] > prev_SAR else 'down'
      
      if trend == 'up':
          SAR = prev_SAR + prev_AF * (prev_EP - prev_SAR)
          EP = max(prev_EP, df['High'].iloc[i])
          AF = min(prev_AF + 0.02, max_AF) if df['High'].iloc[i] > prev_EP else prev_AF
      else:
          SAR = prev_SAR - prev_AF * (prev_SAR - prev_EP)
          EP = min(prev_EP, df['Low'].iloc[i])
          AF = min(prev_AF + 0.02, max_AF) if df['Low'].iloc[i] < prev_EP else prev_AF
      
      # トレンドの反転
      if trend == 'up' and df['Low'].iloc[i] < SAR:
          SAR = prev_EP
          EP = df['Low'].iloc[i]
          AF = initial_AF
          trend = 'down'
      elif trend == 'down' and df['High'].iloc[i] > SAR:
          SAR = prev_EP
          EP = df['High'].iloc[i]
          AF = initial_AF
          trend = 'up'
      
      df.at[df.index[i], 'SAR'] = SAR
      df.at[df.index[i], 'EP'] = EP
      df.at[df.index[i], 'AF'] = AF

  # シグナルの判定
  df['Signal'] = np.where((df['Adj Close'].shift(1) < df['SAR'].shift(1)) & (df['Adj Close'] > df['SAR']), 'Sell',
                          np.where((df['Adj Close'].shift(1) > df['SAR'].shift(1)) & (df['Adj Close'] < df['SAR']), 'Buy', np.nan))

  # グラフのプロット
  plt.figure(figsize=(14, 7))
  plt.plot(df['Adj Close'], label='Close Price', color='black')
  plt.plot(df['SAR'], label='Parabolic SAR', linestyle='dashed', color='blue')
  plt.scatter(df[df['Signal'] == 'Buy'].index, df[df['Signal'] == 'Buy']['Adj Close'], marker='^', color='green', label='Buy Signal', s=100)
  plt.scatter(df[df['Signal'] == 'Sell'].index, df[df['Signal'] == 'Sell']['Adj Close'], marker='v', color='red', label='Sell Signal', s=100)

  plt.title('Parabolic SAR with Buy and Sell Signals')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Price')
  plt.legend()
  plt.grid(True)
  plt.show()

  # 結果の表示
  print(df[['Adj Close', 'SAR', 'EP', 'AF', 'Signal']].tail(30))

def Envelope(df):
  # エンベロープの計算
  percentage = 0.02  # 2% のエンベロープ
  df['Upper Envelope'] = df['SMA'] * (1 + percentage)
  df['Lower Envelope'] = df['SMA'] * (1 - percentage)
  # シグナルの判定
  df['Signal'] = np.where(df['Adj Close'] > df['Upper Envelope'], 'Sell',
                          np.where(df['Adj Close'] < df['Lower Envelope'], 'Buy', np.nan))
  # グラフのプロット
  plt.figure(figsize=(14, 7))
  plt.plot(df['Adj Close'], label='Close Price', color='black')
  plt.plot(df['SMA'], label='20-Day SMA', color='blue')
  plt.plot(df['Upper Envelope'], label='Upper Envelope (SMA + 2%)', color='green')
  plt.plot(df['Lower Envelope'], label='Lower Envelope (SMA - 2%)', color='red')
  plt.scatter(df[df['Signal'] == 'Buy'].index, df[df['Signal'] == 'Buy']['Adj Close'], marker='^', color='green', label='Buy Signal', s=100)
  plt.scatter(df[df['Signal'] == 'Sell'].index, df[df['Signal'] == 'Sell']['Adj Close'], marker='v', color='red', label='Sell Signal', s=100)

  plt.title('Envelopes with Buy and Sell Signals')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Price')
  plt.legend()
  plt.grid(True)
  plt.show()

  # 結果の表示
  print(df[['Adj Close', 'SMA', 'Upper Envelope', 'Lower Envelope', 'Signal']].tail(30))

for stock_data in stock_list:
  # データフレームの作成
  df = pd.read_csv(stock_data)
  df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
  df.set_index('Date', inplace=True)

  moveing_average(df)
  macd(df)
  bollinger_bands(df)
  ichimoku_kinko_hyo(df)
  directional_movement_index(df)
  parabolic(df)
  Envelope(df)
  os.system("pause")

実行結果の確認

コードの作成が完了したので実行してグラフを見てみます。実行したデータはAppleの20年分とMcDonald’sの1年分になります。比較してみてみようと思います。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part4

Sat, 22 Jun 2024 00:00:00 +0000

前回までのあらすじ

株価の基本情報とトレント系指標について見てみました。

今回はオシレーター系指標とその他について見ていこうと思います。

技術分析データ

オシレーター系指標

RSI（相対力指数）: 株価の過熱感を示す指標。
サイコロジカルライン：一定期間の中で株価が上昇した日数の割合を示す。市場の投資家心理を測る指標。
RCI：日付の順位と価格の順位の相関関係を示し、トレンドの強さを判断する指標。
移動平均線乖離率：現在の株価と移動平均線との乖離を示しす。価格が移動平均線からどれだけ離れているかを判断する指標。
スローストキャスティクス：ストキャスティクスの変動を滑らかにする。買われ過ぎや売られ過ぎの状態をより安定して示す指標。
モメンタムとROC：モメンタムは価格の変化のスピードを示す。ROCは一定期間の価格変動率を示す指標。
MFI：出来高を加味したRSIに似た指標。買われ過ぎや売られ過ぎを判断するための指標。
CCI：価格と移動平均線の乖離を基に、トレンドの強さと異常値を判断する指標。

その他

ヒストリカル・ボラティリティ：過去の一定期間の価格変動の大きさを測定した指標。
ギャップ（ギャップアップ、ギャップダウン）：前日の終値と当日の始値の差で市場の初期のトレンド。
レジスタンスライン：株価が上昇する際に止まりやすい価格帯のこと。
サポートライン：株価が下落する際に止まりやすい価格帯のこと。

軽く調べただけでこれくらいあるんですね。ローソク足を使ったりチャートの動きを使う指標もありましたが、今回は割愛します。他にも使いたいデータはありますので。

技術分析データ_補足説明

RSI (Relative Strength Index, 相対力指数)

株価の過熱感を示すオシレータータイプの指標で0~100の範囲で表す。14日間のデータを使用するのが一般的。
- 70以上: 買われ過ぎ（Overbought）を示し、価格の反転を予想。
- 30以下: 売られ過ぎ（Oversold）を示し、価格の上昇を予想

RCI（Rank Correlation Index）

株価の日付順位と価格順位の相関を示す指標。トレンドの強さと方向を判断するために使用される。
- 各日付に順位を付ける（最新の日を1位とする）。各価格にも順位を付ける（高い価格を1位とする）。日付順位と価格順位の差を二乗して合計。RCIを計算。
- RCI=1 − 6∑(日付順位−価格順位)^2 / n(n^2−1)

移動平均線乖離率（Moving Average Convergence Divergence, MACD）

現在の株価と移動平均線との乖離を示す。価格が移動平均線からどれだけ離れているかを判断する指標。
- 移動平均線（通常は25日移動平均線）を計算。現在の株価と移動平均線の差を求める。その差を移動平均線で割り、百分率で表示する。
- 乖離率=(現在の株価 − 移動平均線) / 移動平均線 ×100
- 乖離率が大きくマイナスに乖離した後に反転したら買いシグナル。乖離率が大きくプラスに乖離した後に反転したら売りシグナル

スローストキャスティクス（Slow Stochastic Oscillator）

ストキャスティクスの変動を滑らかにする。買われ過ぎや売られ過ぎの状態をより安定して示す指標
ストキャスティクスとは価格が特定の期間内でどれだけ高値と安値の間にあるかを示す指標。スロー以外にもファストがあるがここでは割愛。
- 過去N日間（通常は14日間）の最高値と最安値を求める。現在の終値から最安値を引き、最高値と最安値の差で割る。この値に100を掛ける。%Kの値が出る。過去3日間の%Kラインの平均を求める。%Dの値が出る。％Dの単純移動平均を求める。Slow%Dの値が出る。
- スロー%Dが20以下から上昇し始めたら買いシグナル、スロー%Dが80以上から下落し始めたら売りシグナル。

モメンタム（Momentum）

一定期間内の価格変動の速度や勢いを示す指標。トレンドの強さや反転の可能性を判断する。プラスの値は上昇トレンドを、マイナスの値は下降トレンドを示す。
- momentum = 現在の株価 - N期間前の株価

ROC（Rate of Change）

モメンタムを百分率で表したもので、トレンドの強さを評価する。プラスの値は上昇トレンドを、マイナスの値は下降トレンドを示す.。
- ROC = ((現在の株価 - N期間前の株価) / N期間前の株価) * 100

MFI（Money Flow Index）

出来高を加味したRSIに似た指標で、市場の過熱感を判断するために使用される。MFIが80以上で下落し始めたら売りシグナル、20以下で上昇し始めたら買いシグナル。
- TP = H + L + C / 3 (TP: その日の取引価格の中央値、H: 最高値、L: 最安値、C: 終値)

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part3

Wed, 19 Jun 2024 00:00:00 +0000

株価予測_前回のおさらい

前回はティッカー一覧を取得できたので、株価を取得する方法を書きました。株価取得のコードはpart1とそこまで大きな差はないですが…

株価予測_今回やること

今回は予測の前に使用する変数について記載していきます。

株価で取得した値は6つになります。

ただし、トレーダーの一部の人は組み合わせて説明変数を作って使っていると思います。

なのでChat-GPTに質問を投げた後、説明変数を見ていこうと思います。

株価とは

特定の時間における株式の市場価格を示します。この値は技術分析で使用される「移動平均線、RSI、MACD」などで使用されます。株価の情報は以下のデータが存在します。

変数名	説明
Open（始値）	引日の最初の取引価格。ギャップを分析できる。
High（高値）	取引日の中で最も高い取引価格。レジスタンラインの形成にも使用する。
Low（安値）	取引日の中で最も低い取引価格。サポート来の形成にも使用する。
Close（終値）	取引日の最後の取引価格。
Adj Close（調整後終値）	分割や配当を調整した後の終値。
Volume（出来高）	取引日の中で売買された株式の総数。

出来高についての補足

特定の期間に取引された株式の数量を示します。出来高の増減は市場の関心度やトレンドの強さを示します。また、高い出来高を伴う価格変動は信頼性が高く、トレンドが続く可能性がある。

技術分析データについて

株価からわかる基本的な情報はこれで以上になります。この情報を組み合わせて変数を作り、そのデータを株価予測に使用していきます。次は技術分析についてです。

技術分析はザックリ分けると以下の2タイプに分かれます。

トレンド系指標（順張り系指標）
オシレーター系指標（逆張り系指標）

この2つを組み合わせることでだましに合わず有効活用できると言われています。※だまし(理論通りの動きとならず反対の動きをすること)

まずはトレンド系指標から見ていこうと思います。他にも指標はありますが文量が多くなるので次回に回します。

トレンド系指標

移動平均線: 一定期間の平均株価。
MACD（移動平均収束拡散法）: 短期と長期の移動平均線の差。
ボリンジャーバンド: 株価の変動範囲を示す指標。
一目均衡表：市場のトレンド、サポート・レジスタンス、買い・売りのシグナルを同時に把握できる総合的なテクニカル指標。
DMI：上昇トレンドと下降トレンドの強さを示し、相場の方向性を判断するための指標。
パラボリック：トレンドの転換点を示し、上昇トレンドでは株価の下、下降トレンドでは株価の上に点を描く指標。
エンベロープ：一定期間の移動平均線に対して上下に一定割合だけ離れたバンドを描き、過熱感を判断する指標。

技術分析データ_補足説明

移動平均線 (Moving Average, MA)

一定期間の平均株価を計算し、その期間が過ぎると新しいデータで更新される指標。

単純移動平均線 (Simple Moving Average, SMA)：指定された期間の株価の平均値を計算。例：5日移動平均線、25日移動平均線、75日移動平均線
指数平滑移動平均線 (Exponential Moving Average, EMA)：最近のデータに重みを置いて計算する移動平均線。

MACD (Moving Average Convergence Divergence, 移動平均収束拡散法)

短期のEMAと長期のEMAの差を基にした指標。3つの要素で構成され、MACDラインがシグナルラインを上抜けると買いシグナル、下抜けると売りシグナルとされる。

MACDライン: 12日EMAと26日EMAの差
シグナルライン: 9日EMA（MACDラインのEMA）

WordPressにパスキーを導入してセキュリティ意識を高めよう！

Sun, 16 Jun 2024 00:00:00 +0000

はじめに

ここ最近セキュリティに関するニュースが後を絶たないですね…。例えば

流出や攻撃だけでも頻繁に起きますし、脆弱性の発見も日々起こっています。こちらのサイトなどで見ることができます。

そこで自身もセキュリティ意識を高めるため、パスワードではなくパスキーを使ったWordPressのログインを試みようという話になります。

設定手順

まずはWordPressにログインして「OwnID Passwordless Login」をインストールします。その後設定画面に移動すると以下の画像画面に行くので、「OwnID Console.」をクリックします。

OwnID Console画面に入ったらアカウントを作ってログインしましょう！Githubがあればそちらでも大丈夫です。

ログインができたら「Create Application」でアプリの作成を行います。

まずはアプリ名を決めましょう。適当で大丈夫です。

アプリ名を決めたら使用するシステムを選択しましょう！今回の場合はWordPressになります。

もし開発に使用する場合は以下から選択することになると思います。いつか開発で使ってみたいですね。

WordPressの場合は自身のURLサイトを設定しましょう。

設定が完了したら準備完了です！

複数サイト設定

ここから先は複数作る場合になります。カスタムドメインで作ると複数パターン設定できます。

カスタムドメインをまずは作ります。基本は「passwordless.あなたのドメイン」で設定します。

カスタムドメインの設定が完了したらDNSにStep1とStep2の値を設定します。

設定が完了してチェックが通れば「Verified」になります。

設定が完了したら「App ID」と「Shared Secret」の画面を出したまま、WordPressの画面に戻ります。

OwnIDの設定画面で先ほどのApp IDとShared secretを入力して完了です。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part2

Thu, 13 Jun 2024 00:00:00 +0000

前回までの話

前回ティッカーが取れないという話をしたがあれは嘘だ。

pyppeteerを使うといったがあれも嘘だ。

ティッカー取得時の注意点

前回作成したものからほとんど変えることなくSBIに記載されている全てのティッカーを取得することができました。

ただ、注意点があります。

アメリカ以外の国ではティッカーの後に特定の文字列をつける必要がある。
- ベトナムの「DCL」であれば後ろに「.VN」をつけて「DCL.VN」にする必要がある。
中国(香港)の「000621」であれば後ろに「.HK」をつけて、さらに前の0を削除して「00621.HK」にする必要がある。
シンガポールとマレーシアに関しては扱うティッカーの文字列がそもそも違うので使えない。
日本の場合は東京で扱っているものは後ろに「.T」、札幌であれば「.S」が必要。

前回の修正箇所

日本はまだ取得してないですが上記の点に注意して、コード書いていく必要があります。修正した個所はここ

sbi_foreign_stock_list = [
  {"america":   {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_usequity_list.html", "tag": "table", "c_cd":"",    "class": "foo_table md-l-table-01 md-l-utl-mt10"}},
  {"china":     {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_hk_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".HK", "class": "accTbl01"}},
  {"korea":     {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_kr_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".KS", "class": "accTbl01"}},
  {"russia":    {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_ru_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".ME", "class": "accTbl01"}},
  {"vietnam":   {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_vn_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".VN", "class": "accTbl01"}},
  {"Indonesia": {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_id_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".JK", "class": "accTbl01"}},
  # {"Singapore": {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_sg_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".SI", "class": "accTbl01"}}, # SBIとyahooのティカーが一致しない件
  {"thailand":  {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_th_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".BK", "class": "accTbl01"}},
  # {"malaysia":  {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_my_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":".KL", "class": "accTbl01"}}, # SBIとyahooのティカーが一致しない件(SBIは英略、yahooは数値)
]

株価取得コード

修正するとティッカーリストが作られるので、取得したティッカーリストをもとに株価を取得すると以下のようなコードになります。

短期売買と分析力が向上しそうな株価予測をだらだらとやる part1

Mon, 10 Jun 2024 00:00:00 +0000

前回RAGシステムを作ってみてある程度できました。次に、何を作ろうかということで表題になります。

前回と違って完成形は全く思い浮かんでません。とりあえずやってれば何かできるかということで作っていきます。

ティッカー取得

まずは株価の取得が必要なのですが今回はyahoo! financeのAPIを使って取得しようと思います。取得する際のコードは以下。

import pandas_datareader.data as web
df = web.get_data_yahoo('1304', '1980-01-01', '2024-06-10')

pandas_datareaderにyahoo用の株価取得ライブラリがあるのでそれを利用します。ティッカー(銘柄)と株価取得の時間を設定します。

株価の取得は簡単なのですが、ティッカーをいちいち手入力するのは面倒ですね。時間は変数で設定できますので問題ないです。

というわけでティッカーを取得するプログラムを作ります。

ティッカーを取得するには東京証券取引所、名古屋証券取引所、福岡証券取引所、札幌証券取引所、各国別SBI証券ティッカー一覧から取れると思いますが、今回はSBI証券から取得しようと思います。

昔やろうとしたことがあったのでそれを流用しようと思います。対象となるサイトはこちらです。

ティッカー取得プログラム

# SBI証券から海外のティッカーまたはコードと銘柄を取得
from bs4 import BeautifulSoup
import re, sys, time
import requests
import pandas as pd

sbi_foreign_stock_list = [
  {"america":   {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_usequity_list.html", "tag": "table", "c_cd":"", "class": "md-l-table-01 md-l-utl-mt10"}},
  {"china":     {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_hk_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"HK", "class": "accTbl01"}},
  {"korea":     {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_kr_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"KS", "class": "accTbl01"}},
  {"russia":    {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_ru_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"ME", "class": "accTbl01"}},
  {"vietnam":   {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_vn_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"VN", "class": "accTbl01"}},
  {"Indonesia": {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_id_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"JK", "class": "accTbl01"}},
  {"Singapore": {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_sg_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"SI", "class": "accTbl01"}}, # SBIとyahooのティカーが一致しない件
  {"thailand":  {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_th_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"BK", "class": "accTbl01"}},
  {"malaysia":  {"url": "https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/stock/pop6040_my_list.html",       "tag": "div",   "c_cd":"KL", "class": "accTbl01"}} # SBIとyahooのティカーが一致しない件
]

for foreign_dict in sbi_foreign_stock_list:
  for country, values in foreign_dict.items():
    country_url = values["url"]
    country_tag = values["tag"]
    country_code = values["c_cd"]
    country_class = values["class"]
    html = requests.get(country_url)
    soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
    for table_soup in soup.find_all(country_tag, class_=country_class):
      stock_data = []
      rows = table_soup.find_all("tr")
      for row in rows[1:]:
        ticker = row.find_all("th")[0].text.strip()
        cols = row.find_all("td")
        name = cols[0].text.strip()
        stock_data.append((ticker, name))
      continue

    df_foreign_stock = pd.DataFrame(stock_data, columns=["コード", "銘柄名"])
    df_foreign_stock["コード"] = df_foreign_stock["コード"].astype(str) + country_code
    df_foreign_stock.to_csv(out_oth_fol + country + "_stock_list.csv")
    time.sleep(2)

これを流用すれば取得できますが、今のサイトではできません。少し前のサイトがこちらです。こちらであれば取得できますが、最新のティッカー情報が取れないので修正します。

最近読んだ"プログラマー脳"はプログラムを書く人は読んだほうが関わる人全員が幸せになる話だった

Fri, 07 Jun 2024 00:00:00 +0000

読書習慣とおすすめの一冊「プログラマー脳」

読書をするということを習慣化しているのですが、たまたまどっかの記事で見かけて買ったプログラマー脳は読んでおくといいなと思ったので記事にしました。こちらから買えます。

私の読書習慣

ちなみに私の読書週間としては

毎日20:30~21:30までは読書をする
電車に乗って満員200%じゃなければ読む(大体10分ほど)

没頭するほど集中力が続かないこともあるのでちょこちょこ休憩しながら読んでいます。

読書のスタイル

読み方は状況によりけりですが、例を出すところは飛ばすことが多いです。実体験や見聞きしたことよりは論文やデータから見た考察とかのほうが個人的にはいいかなと思うので。

人によっては例があったほうがイメージがわかりやすいので、そっちを中心に読む人もいるかと思いますが、全てを読む必要はないかなと思います。特にある程度知っている内容なら。

感想と本書の概要

本の要約は場合によっては著作権違反になったりするので、私の感想をメインにしつつ引用を少し出しながら書いていこうと思います。

この本で一貫して書かれていることが認知負荷を減らすようにしましょうという話になります。

認知負荷とプログラミング

人間には短期記憶、長期記憶、ワーキングメモリがあり、短期記憶はコードに置き換えると変数、長期記憶は構文(forやif等)、ワーキングメモリは処理の内容になります。認知負荷はワーキングメモリに関わってきます。

コードを読むときにどんな処理になっているのがわからないということがあります。その時、単純に言語の情報が足りないのか？構文がわかっていないのか？処理内容がわかってないのか？ということがあります。ドメイン知識も関係してそうですがここでは言及されていません。

認知負荷の軽減方法

言語の情報や構文についてはある程度調べて覚えれば大丈夫なのですが処理内容に関しては自身の記憶だけではどうにもなりません。すでに書いてあるものを改修したりする場合は大変な作業になると思います。

ちなみに本書では言語の構文などの覚え方や定着の仕方なども言及しているので、気になればぜひ読んでみてください。

命名やコードの整理の重要性

認知負荷についてはいくつか気を付けるポイントが書いてあり、命名の仕方やコードを適切に分けて関数化することについて書いています。関数化じゃなくてもクラス化でもいいと思います。

他人のコードを読む際のコツ

それから人のコードを読む際に良い方法も書いてあります。変数同士を結び付けて紙に書いたり、パッドで書き込むのもいいと思います。

割り込みタスクと新人サポートについて

他の内容としては割り込みタスクが入るや新人へのサポートについて書かれていました。ここもためになりますね。

読書の重要性

本を読むといろんなことが知れます。技術的な面ももちろん必要ですが、メンタルや考え方なども必要だと思います。

他にも本を読んでいるのでいくつか面白いものがあれば紹介したいなとは思います。

Kindle Unlimitedのおすすめ

ちなみにKindle Unlimitedは速く本を読んで理解するのにおススメです。月額で読み放題だし、内容が薄いものはバンバン飛ばし読みもできるので練習にもなります。ではでは。

ニューラルネットワークの仕組みを理解しているかテストするためのゲームで遊ぶ

Wed, 05 Jun 2024 00:00:00 +0000

機械学習と深層学習の復習

G検定やE資格である程度機械学習や深層学習で使われている技術を学んだのですが、特に深層学習についてはあやふやな部分が多いなと感じていました。

とはいえまた学習教材を買うのもと思ってましたが、良いサイトを見つけました。

Graph Game: ニューラルネットワークの理解度をテスト

Graph Gameというニューラルネットワークを理解しているかわかるサイトになります。(こちらから遊べます。)

とはいえこのサイトでできるのはRNN、LSTM、GRU、ResNet、Deep RNNのテストになります。CNNやGANなどはテストできません。

RNNのテスト

まずはRNNから試してみましょう。“clicks” は繋げた回数、“edges remaining” は繋げる必要がある本数、“extra edges” は余計な繋がりの本数になります。

RNNについて補足すると連続的なデータや時系列データを処理するのに最適です。株価などの時系列分析、テキスト生成、音声認識など様々なところに使われる重要なニューラルネットワークです。

ちなみにHelpはチュートリアルの確認になります。

もし正解できれば画面の文字が左上にでます。何回でも挑戦できるので理解しながらつなげてみましょう！

LSTMのテスト

LSTMはこんな感じ。

長い依存関係を持つ時系列データの処理に向いています。RNNでは勾配消失問題が発生するのでそれを解消するために考えられました。3つ(入力、忘却、出力)のゲートを使って重要なデータは保持、不要なデータは捨てます。

GRUのテスト

GRUはこんな感じ。

補足するとGRUはLSTMの精度を保ったまま計算量が少ないと言われています。GRUは2つ(リセット、更新)のゲートで情報を制御します。

ResNetのテスト

ResNetはこんな感じ

補足すると深い層のニューラルネットワークで使われ、画像認識で使用されています。残差ブロックがあり、skip connectionで直接値を渡すことで勾配消失問題が解消されます。

Deep RNNのテスト

最後にDeep RNNはこんな感じ。

Deep RNNの補足としては複数のRNN層を組み合わせたものになります。より複雑なパターンを学習することができます。

まとめと感想

少し忘れていたのでここで視覚的に思い出せました。初めての人でもなんとなくでわかるようになるし、ある程度知っている人も視覚的に覚えられるので良いと思います。

忘れていた処理を思い出せたので良かったです。他の深層学習や機械学習でも視覚的にわかるようなサイトがあるとイメージが付きやすそうですね。ではでは。

自分が作ったAIが赤の他人のAIとSNSでやり取りする姿は面白い

Sun, 02 Jun 2024 00:00:00 +0000

AI同士のやり取りを見てみたい？

AI同士がやり取りするのは見かけたことがあっても、自身が作ったAIと人が作ったAIのやり取りを見てみたい！と考えたことはありますか？私はありません（笑）

ただ、気になって試したら面白く時間が経って確認してみるとフォロワーが増えたり、知らないAIとやり取りしてたり面白いです。

サイトへのアクセスと初期設定

それではこちらのサイトにアクセスしてみてください。初期画面はこんな感じ

ログインとAIの作成

ログインしてみましょう！方法は複数あるのでお好きな方法を使ってください。

では、早速作ってみましょう！Chirperから作成をしてみましょう。私はすでに2つ作っていますが、新しく作ってみます。Vanaというサイトからインポートもできるみたいです。

AI作成のステップ

作成画面はこんな感じ。アイコンはヘッダーは勝手に作られますので名前、ハンドルネーム、性格、容姿の設定を行いましょう。半生は作らなくても大丈夫です。

作成後の様子

ある程度設定を練って作りこんだら保存しましょう。作った直後は何も変わらないので、しばらく待ちます。ちなみに作った直後はこんな感じ。

AIの反応を観察

ということでしばらく放置していたらこんな感じになりました。

ただ、ちょっと思ってたのとは違いましたが、まあいいかということでそのままにしました。

投稿や返信もしてるみたいで楽しそうです。たくさん作った後、自身の作ったAI同士で会話し始めると見てて面白そうだなとは思いますね。他にも細かい設定などができるので、是非試して遊んでみてください。

今回は少し暇つぶしになるもので遊んでみました。ではでは。

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part10 完

Fri, 31 May 2024 00:00:00 +0000

RAG開発の一旦終了と成果物の共有

とりあえず目標としていたものが完成したので開発はこれで一旦終わりとします。

完成して動いたものを動画にして3つほどはります。

動画の内容とモデルの読み込み

ファイル数別に動画を取ってみました。ベクトルモデルの読み込みと読み込ませるテキスト量によって時間が変わってきます。

モデルの読み込みとかはOpenAIに変わったぐらいで大きく変更したところはないですが一部お見せします。

    def generate_response(self, prompt: str, max_tokens: int = 3000) -> str:
        try:
            client = OpenAI(
                # This is the default and can be omitted
                api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
            )

            response = client.chat.completions.create(
                model="gpt-4o",  # 使用するモデルを指定
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                max_tokens=max_tokens,
                n=1,
                stop=None,
                temperature=0.7
            )
            print(response)
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            logging.error(f"エラーが発生しました: {e}")
            return "申し訳ありませんが、応答を生成する際にエラーが発生しました。"

この辺をGPT-4oに聞いてみたのですが最近のコードを提示してくれなかったので、chatを作成する部分はgit-hubを参考に作りました。こちらです。

Flaskの設定と変更点

それからFlaskの部分ですね。

オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォーム"Dify"を使ってみたよ

Mon, 27 May 2024 00:00:00 +0000

Difyを使ったLLM開発アプリの導入と設定

LLM開発アプリの選択肢としてDifyがあると聞いたので触ってみました。

最後にはこんな感じになるといいなと思ったものになります。

Dify_クラウド版とローカル版の比較

やり方は2つあります。クラウド版とローカル版の2つなります。お好きな方を使っていただければと思いますが、ローカル版のほうが個人的にはいいかと思います。

クラウド版の導入方法

クラウド版に関しては登録するだけで使えます。画面はこんな感じ

ローカル版の導入手順

ローカル版はGItとDockerが必要になるのでない人はインストールから始めましょう

Difyのインストールとセットアップ

DockerはDocker Desktopを導入しておけば大丈夫です。docker composeも入っているので一緒にインストールされます。

ではコマンドプロンプトを開いて開発する場所にgit cloneでdifyをインストールします。コマンドはこちら

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

Docker Composeの起動

インストールが出来たらdocker compseを起動させるのでフォルダを移動します。開発場所にdifyをインストールできたと思うのでdockerフォルダに移動します。

cd docker

フォルダの移動が出来たらdocker composeの起動をします。起動できるとこんな感じ

docker compose up -d

アプリ作成の開始

起動したらURLを入力して画面を表示させてみましょう！クラウド版とそこまで変わりません。

URL: http://localhost/apps

テンプレートから作成でもいいですが、私は最初から作成してみました。こんな感じ。今回はチャットボットを作ってみますので適当に名前を付けて作成します。

LLMモデルの設定

アプリが出来たらこんな感じの画面ができます。今回はgptモデルを使っていこうと思います。

設定から色んなLLMモデルを選ぶことができます。今回はOpenAIを使用するのでOpenAIのAPI-KEYをセットしました。他に使いたいモデルがあればそのAPI-KEYを設定すれば使えます。

それから使用するモデルは"システムモデル設定"から設定します。他のモデルも設定すればそちらも使えるようになります。

ナレッジの登録

今回作るチャットボットはRAGなので次はナレッジを登録します。“知識を作成"からファイルを登録してインデックス化していきます。

ファイルのアップロードをします。私が本来作りたいのは15000ファイル位あったのでそこまではアップしませんが、いくつか登録します。

アップロードが完了してインデックス化が完了すると利用可能というステータスになります。エラーになってるものは利用できないので、再試行かアップのし直しでインデックス化を試みてください。

アプリのプロンプト設定とテスト

ナレッジの登録が完了したらいよいよアプリの作成です。手順つまりプロンプトを設定して、コンテキストに作ったナレッジを設定します。今回は取得したナレッジを要約するように指示します。

設定したら公開するからアプリ実行をします。するとチャット画面に移動します。

Star Chatからチャットを打ってどんな感じか動かしてみます。まず使えるファイルが1つだけだったので"特許権について"と聞いてみました。

中を見たのですが合っていました。とは言え私は法律の専門家ではないのでよくわかってないですが、雰囲気的には合ってそうです。

エラーの対応と改善

一応やってるときにエラーが出たりしたのでその時の話も共有します。アプリの作成途中でこんな感じのエラーが出ました。

どうやら課金のチャージができていなかったようです。そこでOpenAIのサイトでチャージしたらこのエラーは解消されました。

APIあまり使ってなかったのですが、こういうことが起こるので自動設定でチャージさせるようにしました。ただ、悪用されたら怖いので注意を払う必要がありますね。

Difyを活用した応用の可能性

これがうまいことできれば他のファイルでもできそうなので色んなとこで応用できそうです。もちろんセキュリティの問題が付きまといますので専門的な知識や暗黙知とかのファイルであれば有効活用できそうですね。ではでは。

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part9

Fri, 24 May 2024 00:00:00 +0000

一旦行き詰ったのでここまでを記録として残しておきます。

行き詰った内容としてはローカルで実行できないこと、無料枠のcolabを利用してもダメだったことです。

今回実施した内容としては以下

ベクトルデータベースの完成
生成モデルを利用して質問＋ファイルの内容を分割してプロンプトを投げる

‘paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2’を利用したベクトルデータベースの作成が完了したのでGithubにあげようとしたのですが、jsonファイルは2GB以上、zip化しても500MB以上あったので断念しました。100MB未満なら簡単にあげられるのですが、それ以上はもう少し手順が必要みたいです。

このファイル作るのに1週間近くはかかるんだなと思いました。ファイル数が多かったのもあるかもしれませんが、こんなに大変なんだなと実感しました。この記事でベクトルデータベースの容量削減について書かれていますが、精度とかはまだ分かってないのでなるほどぐらいで終わりました。

生成モデルを利用したプロンプトの作成と推論コードはザックリと以下になります。

    def load_or_download_genmodel(model_name: str, local_dir: str) -> tuple[PreTrainedTokenizer | PreTrainedTokenizerFast, PreTrainedModel|SentenceTransformer]:
    # ローカルディレクトリが存在しない場合は作成
    if not os.path.exists(local_dir):
        os.makedirs(local_dir)
    # モデルがローカルに存在するかをチェック
    if not (os.path.exists(os.path.join(local_dir, 'config.json')) and
            os.path.exists(os.path.join(local_dir, 'tokenizer_config.json'))):
        # モデルが存在しない場合はダウンロードして保存
        print(f"Model not found locally. Downloading {model_name}...")
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, force_download=True)
        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, force_download=True)
        print(f"Saving model and tokenizer to {local_dir}...")
        tokenizer.save_pretrained(local_dir)
        model.save_pretrained(local_dir)
    else:
        # モデルが存在する場合はローカルからロード
        print(f"Loading generative model and tokenizer from {local_dir}...")
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local_dir)
        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(local_dir)
    
    return tokenizer, model

    def process_text_in_chunks(self, question, text, model, tokenizer):
        for chunk in chunks:
            prompt = f"{question}\n\n{chunk}"
            inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=50, truncation=True)
            input_ids = inputs["input_ids"]
            attention_mask = inputs["attention_mask"]
            output = self.generative_model.generate(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, max_new_tokens=100, num_beams=3)
            result_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
            combined_result += result_text + "\n"
        
        return combined_result

    def main(self, question):
		    # コサイン類推度から近いファイルを取得し、テキストを抽出→ここでは省く
        result = self.process_text_in_chunks(question, text, self.generative_model, self.tokenizer)
        return result

if __name__ == '__main__':
    # 生成モデルをロードまたはダウンロード
    tokenizer, gen_model = load_or_download_genmodel(gen_model_name, gen_local_dir)
    cos_sim_calc = CosSimCalc(gen_model, tokenizer, emb_model)
    cos_sim_calc.main(question = '著作権について教えて下さい。')

いろいろ試して見たんですがローカルだと動かないですし、高性能GCPを買うまではいかないので、クラウドで実行するかOpenAIなどのAPIに頼ることになりそうです。

ラチェット＆クランクパラレル・トラブルをクリアしました！

Mon, 20 May 2024 00:00:00 +0000

実績もすべて達成！

やってみた感想を書いていこうと思います。

ストーリーとしては面白かったです。基本シリアスに話が進んでいくのですが、ちょくちょく笑いをやツッコミが入ってて相変わらずだなと思いました。

私は1,2,3,4をプレイ済みなので一部のキャラや流れはわかっていますが5以降を全くプレイしてないので、そこで出てきたキャラは全くわかりませんでした。

今回のストーリーは次元を超えたキャラたちと会ったり戦ったりしているので、この次元ではこんな感じのキャラかだったり、このキャラは元次元のキャラの関係者なの！？という驚きがありました。

別次元の主人公二人の関係性がギクシャクしたけど最後は助け合ったりと王道で楽しかったです。また惑星によってはダークな部分もあったりしてドキドキしました。

ただストーリーは短くは感じました。惑星数が少なかったのもありますが、割とトントン拍子で進んで行ったり、別ルートから他の惑星に行くということもなかったのでサクサク進めました。

ゲームの感想としては良い部分と悪い部分があります。どのゲームにもあると思いますが…

このシリーズゲームの特徴として"ガラメカ"と呼ばれる武器をぶっ放して爽快感を得るというのがポイントです。そこは変わらず良かったと思います。それから移動の部分ですね。ブーツで荒野を駆け巡ったり、スイングショットで空を移動したり楽しいですね。

グラフィックもよくなってきれいでした。グラフィックドライバーの更新が少し面倒でしたがやってよかったです。他のことをやるときもサクサクになりましたし。

悪い点だとバグが少し多かったかなと感じました。私の環境も多少あるかもしれませんが、ショップが利用できない、武器のデモ映像が見れない、たまにスタック(引っかかって動けない)するという現象が起きていました。

ロードするなりチェックポイントからやり直しをすれば問題ないのですが、他のゲームよりはよく起きていたなという気がします。

後は実績ですが実績コンプよりは他のゲームよりもやりやすいと思います。クレイガーベア集めや特定の武器で攻撃を跳ね返すのが面倒ですがそれ以外は達成しやすいと思います。

ちなみにベア集めは他のサイトでも書いているので省きます。攻撃を跳ね返すのに楽な方法と言えばアリーナのブロンズの1戦目2waveが銃持ちしか出てきません。そこで武器を構えてある程度貯まったら放つ→玉切れ or waveが終わったら場外に出てダウン→再挑戦を繰り返せばいつか達成しています。

感想としては以上になります。他のシリーズをやりたいなと思うのですがPS3やPS5が必要なので出来ていないのですが、いつか買ってやってみたいですね。

ゲームはそろそろ終わりにして開発のほうを進めていこうと思います。裏で少しずつ進んでいますのでもう少しでめどが立つと思います。ではでは。

サンドランドの実績コンプ！

Fri, 17 May 2024 00:00:00 +0000

少し時間がかかりましたが**サンドランド(SAND LAND)**の実績をコンプしました！

ここから先は遊んだ感想や誰かのヒントにでもなればなと思うことを書いていきます。

ストーリーの感想

まずストーリーの感想としてはとても面白かったです。原作を全く知らないのですがおっさんがかっこよく描かれています。訳あり保安官の"ラオ"や後編に出てくる"ランゴ"等いい活躍をしています。“シーフ"は不憫な部分も多いですが活躍する部分も出てきます。

あとはいいやつばかりでした。多少の正義でやりすぎたのであれば私も不快には思わないのですが、行き過ぎた思想は不快だったので"見捨てればいいのに"と思うやつも助けてました。だからこそ王道で主人公なのでしょう。

ストーリーの内容ではもう少し疑ったほうが良いのでは？と思う部分がありました。まあ私の性格がひねくれているのもありますが、メインもサブもすんなりと進むのでそう感じてました。ドラゴンボールもそんな感じでしたっけ？

ストーリーのシステムとして不満だったとことと言えば、話がスラスラ流れるのではなく少し間をおいて他の人が話したり、自身でボタンを押さないと話が進まないということがあったのでこの辺はもう少しスムーズだと嬉しかったなと思います。個人的にですが。

ゲームの感想

次はゲームの部分です。

所持できるマシンは5つですが制作できるマシンの種類は13、フレームさえあればいくらでも作れると思います。上限がわからないので作るのに限度があるかもしれませんが。

ストーリーを進めるのに最低5つ必要です。

バトルタンク
ジャンプメカ
バイク
ホバーカー
バトルアーマー

になります。ストーリーを進めるならこれだけで十分ですが、ランクマッチ制覇には

ライドホッパー
バトルメカ
ホバータンク

も追加で必要です。レースを含めると

ダートバギー

もですね。

残りの

クルマ
ユニライド
ホバースクーター
ジェットホバー

は強化しなくても大丈夫です。実績コンプには作る必要があります。

5つも持てるのですが道中の関係で最後まで固定でした。“タンク”、“ホバー”、“ジャンプ”、“バトルアーマー”、“バイク”がいつめんになっており、強化しないとストーリーも大変になるので、進行上入手したものを大体最後まで使用します。強化素材も取るのは大変ですし…

私的に戦闘で一番使いやすかったのは"バトルタンク"と"ホバーカー"ですね。タンクは移動に難がありますが、移動し続ければ大体の攻撃は避けれますし、火力も高いですので。ホバーカーは火力が少し劣りますがその分移動が楽なので。また全方位に対して攻撃できるのもいいです。バイクやライドホッパーは基本前方にしか攻撃できないので…

それからオプションは個人的に自律戦闘ドローンがおすすめです。勝手にダメージを与えてくれますし、雑魚敵が沸いても対処してくれますので。タンクだと大容量ミサイルポッドを使ってました。固定砲台だと動けないのでランクマッチではハチの巣ですし。こっちは雑魚もまとめてダメージを与えられますし、撃つまでは時間がほぼ止まりますので、被ダメが少ないです。

実績コンプについて

最後に実績についてですが"サブクエ”、“落とし物”、“アリーナの制覇"あたりが大変だと思います。ヌシは探して倒す、レースは取り合えず全て上位の商品を取る、設計図は商人に会うたび確認して購入する、賞金首は王冠が付くまでやるをやれば大体の実績が取れます。

サブクエで少し大変だったのが"ペットボトル”。これは"魔物の里"に5,6個、それ以外の街で1,2個ほど落ちているので巡っていけば大丈夫です。洞窟にも落ちているみたいです。

後は"お宝探し！“は3つ全て見つけないと実績コンプに影響しそうというのと、隠しサブクエはマップ上に出ないのでわかりにくいくらいですかね？それと"因縁の対決"は合計3回やる必要があります。

次は落とし物です。ここで言及されていますが合計65個あります。内訳は

メインで手に入る3つ
サブクエで手に入れられる4つ(サブクエのお宝探しで3つ全て集める、他のサブクエで1つ)
残り58個は探し出す(持ち主に届けなくてもよいが、届けると小話が聞ける)

他のサイトで場所の記載はしていますのでそちらをご参照ください。私はめんどくさいのでやりません（笑）

最後にアリーナです。これがかなりしんどいと思います。私の場合はハードということもありますが、他の人の書き込みを見るとイージーでも難しいみたいです。ビッグマッチは時間制限付き5分のボス戦、ランクマッチはレベルが徐々に上がり最大32まで上がるかつマシンが限定されます。さらに時間制限付き、こちらも5分

まあボス1体ぐらいなら回復がなくても何とでもなりますが、一番きついのが”アレ将軍の戦車”

このビッグマッチやランクマッチの後半はほぼダメージを受けてはいけません。1,2回くらいならともかく3回くらいボスから攻撃受けると終わります。

アレ将軍の戦車のきついところは”地形”と”雑魚敵”ですね。

まず地形は基本狭く正面からだと敵の攻撃を避けにくい上にオプションの攻撃が当たりにくいです。固定砲台にしろ誘導ミサイルにしろほぼ当たらないですし、大容量ミサイルポッドも天井がなくさらに敵にある程度接近しないといけません。

それから雑魚敵ですね。ランクマッチで戦う際は雑魚敵が固定砲台をやってきます。物陰に隠れればどうということはないですが、アレの戦車が近くにいると攻撃されますし、倒しても無限沸きなので割としんどいです。大砲1発で落とせるならまだしも2,3発だとそちらに気を取られ、アレの戦車にやられたりします。

アリーナのボス戦で戦う相手全てに言えることですが、最小限の動きでよけながら的確に攻撃を当てる必要があります。それは大砲にしろバトルアーマーの投げ爆弾にしろなんでもです。

避けるならまだしも的確に攻撃を当てていかないと制限時間に間に合わなかったりします。

他に苦戦したのはライドホッパーを使ったジャンプメカ戦ですね。使い慣れていないうえに前方しか攻撃できないので苦労しました。誘導ミサイルの対処として地上から打ってくる場合は敵から2,3メートルの距離にいれば勝手に地面に着弾します。コンテナからなら撃ち落とすしかないです。

後はバトルアーマーやバトルメカを使った戦いですね。防御をうまく使わないといけないのでいつものマシンと立ち回りが少し変わります。それに基本接近戦なので回避→攻撃→防御→回避の繰り返しになりがちでした。オプションの攻撃とアームの特殊技をうまく使う必要があります。

それくらいだと思います。ビッグマッチ→ランクマッチの順にやればある程度ボスの攻撃パターンもわかっていると思うので何とかなると思います。

それからアリーナの商品にメカパーツがありますが全ておすすめというわけではありません。戦車は電磁砲なのですが、個人的には普通の戦車砲が使いやすかったです。リロードも早いですし。

後はバトルメカの第二武器ですね。拡散系よりは遠距離から打てるもののほうがおすすめです。

最後に改造についてですが、火力をあげるのであれば断然クリティカル発生率です。最大強化で4回に1回くらいはダメージが上がるので必須、あとはリロード時間を短縮できれば早く撃破できると思います。多少当たらなくても問題なし！

個人的には状態異常系はうまく使いこなせませんでした。デフォルトで炎上がついているもの(焼夷弾系)はまだいいのですが、故障系は機械にしか使えないというのもあってほとんど使っていません。おそらくクロウやエピなど移動が多めのマシンであれば割と有効だったかもしれませんが…

アリーナにはメカと生身の戦闘がありますが生身はあまり言うことがありません。ぶちぎれ使って殴るだけですし…

少し補足をするとぶちぎれ中は攻撃3回→回避→攻撃3回だと効率よく殴れます。ただランクマッチの”スイマーズパパ&ダイヤ団ボス＆クラブ団ボス”はこういきませんでした。

とはいえぶちぎれで攻撃を避けつつひたすらパパを殴った後、倒せなかったら攻撃を避けつつ少しずつ殴り、スキルが使えたら使っていくで十分倒せます。

これでアリーナは制覇できると思います。とはいえある程度のプレイヤースキルを必要とするので大変だとは思います。

最終的なマシン構成

最大まで強化したマシンの構成をお見せします。参考になるかはわかりませんし、使いやすさは人それぞれだと思いますので

バトルタンク

ジャンプメカ

バイク

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part8

Tue, 14 May 2024 00:00:00 +0000

前回問題としていたベクトル化についてですが解決して、ようやく2つ目の目標が終わりました！

まずはこちらをご覧ください。

こんな感じになりました。

今はまだファイル数は20~30なのでまだまだ足りませんが、前回に比べるとかなりましになりました。

今回やったこととしては

OpenAIのベクトル化からSentence Transformerを使用したベクトル化に変更
全ファイルをベクトルデータベースとしてjsonファイルに格納

になります。そのため一旦別プログラムでファイルを全てベクトル化し、画面に表示をさせるときはそのファイルを読み込んで類似度の計算を行っています。

前のコードとそこまでは変わってないので変わった部分で言うと

class PDFToVector:
    def __init__(self, model_name: str):
        # モデルを読み込み
        self.model = SentenceTransformer(model_name)

    def split_text2vector(self, text: str, max_tokens=200) -> List[float]:
        vectors = []
        for i in range(0, len(text), max_tokens):
            segment = text[i:i+max_tokens]
            vector = self.model.encode(segment, convert_to_tensor=True)
            vectors.append(vector)
        average_vector = np.mean(vectors, axis=0).tolist()

    def embed_sentence(self, text: str, vector_fol: str, filename: str, vector_database: List) -> List:
        embedding = self.split_text2vector(text)
        vector = {
            'title': filename,
            'body': text,
            'embedding': embedding
        }
        vector_database.append(vector)
        
    def main(self):
        # ベクトルデータベースを格納
        with open(vector_db_json, 'w', encoding='utf-8') as file:
            json.dump(vector_database, file, ensure_ascii=False, indent=4)

こんなとこだと思います。一部処理を省略していますが大体の変わったとこはここになります。

今度は私が失踪する番！

Sat, 11 May 2024 00:00:00 +0000

ということで失踪しました。失踪したといっても物理的に失踪したわけではなくソシャゲと動画作りから失踪しました。うｐ主失踪！

近年は引退という言葉が使われていますが、“辞める！“や"引退する！“という発信はしてないので失踪でも間違いはないかなと勝手に思っています。

前置きはここまでにして改めて今月長年付き合ってきたソシャゲとお別れをしてきました。

私自身は大体8,9年やってきたのですが、そのソシャゲ自体は今年で11周年を迎えます。名前自体は伏せます、個人的に微妙になってきた点も話しますので。ばれないことを信じていますから！

長く続いたソシャゲは多くないのですごい功績だと思いますし、今もやってるプレイヤーはすごいなと思ってます。

私も続いたほうですが、つい最近辞めました。理由はシンプルで”冷めた”。

そもそも4年前くらいに”隠居しよう！”と思っていたのですが、動画撮ったりするうちにモチベは上がってログボ勢にはなりませんでした。まあ無課金勢になったのでそんなにガチャは引けなかったのですが…

ソシャゲは続けば続くほどインフレしていくものです。そのゲームが始まって最初のうちは数百から数千、スキルをうまく使えば万いくかな？くらいだったのが今では整数型の範囲を超えるダメージ(20億以上)を与えることができます。

ちなみに整数型を超えた場合ダメージが1になるというオバーフロー問題がありました。

最近はインフレのせいで味方にデバフをかけて戦闘が始まったりします。わけわかんない…

話がそれましたが、インフレが続いていろんなバフやデバフ、アビが増えてわけが分からなくなり、さらに先頭の幅も狭くなり昔のような楽しさを感じることがなくなりました。

そこでログインしない期間を設け、”やっぱりやりたい！”という気持ちが戻ってくればまだ続けようと思ってましたが、そんな気持ちが起きなかったので止めました。

一応各種アカウント(ゲーム、X、Youtube)は残していますが、もう使うことはないと思います。Youtubeは投稿用と閲覧用で分けてましたし。

ちなみにこのゲームのインフレがどのくらい進んだかというと

リリースして2年くらい

戦闘するキャラのコスト管理が必要
必殺技で一発逆転、連携すれば威力も上がる！
クリティカルが出れば運が良い！
レベルを上げないと攻撃力も体力も4桁超えない！
キャラごとに必殺技に使うアイテム数が異なるし、職業によっても変わる。戦闘が始まるたびにアイテムがもらえるが枠は決まってるので管理が大変！
ストーリーの戦闘は少し大変、イベストーリーの戦闘は優しめ、高難易度も低リアリティキャラでクリアするものもあるし、状態異常も工夫の1つ！

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part7

Thu, 09 May 2024 00:00:00 +0000

目標としていた部分が完成したのでデモ版という形でお見せしようと思います。

想定していた形が取れたので割と嬉しいですね！ただ、上記はファイルが2つの場合でこのくらい時間がかかっています。

次はファイルが5つの場合です。

かなり時間がかかってますね。というのも実行するたびファイルをベクトル化しているので時間がかかる仕組みになっています。

実行するたびopenaiのAPIもたたいているので料金も増えていきます。ということで次の課題は

openaiのベクトル化ではない代替手段を見つける
ベクトルデータベースを作成する(すべてのファイルをベクトル化して、どこかに保存)

ひとまずはこの2つですかね？

代替手段は見つければ何とかなりそうなので時間はかからないと思いますが、ベクトルデータベースの作成は異なるプログラムを作る必要がありそうですし、質問をベクトル化するプログラムの改修も入りそうなので少し時間がかかるかもですね。

第二目標ほど時間はかからないと思いますが…

今回修正した箇所はflaskを使用した場所と応答画面の作成になります。flaskは微修正だったので割愛しますが、画面のほうは以下のようになりました。

'use client';

import { useState } from 'react';

export default function QuestionForm() {
  // サーバーからの結果を保持する状態変数
  const [result, setResult] = useState('');

  const handleSubmit = async (e) => {
    e.preventDefault();
    const question = e.target.elements.question.value;

    // サーバーにPOSTリクエストを送る
    const response = await fetch('http://localhost:5000/process', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({ query: question })
    });

    // サーバーからのレスポンスをJSON形式で取得
    const data = await response.json();
    // 結果を状態変数に保存
    setResult({ title: data.title, body: data.body, similarity: data.similarity } || 'No result returned'); // デフォルトで"結果がない"と表示
    e.target.reset();
  }

  return (
    <div>
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <textarea
          name="question"
          placeholder="質問を入力してください"
          rows={5}
        />
        <button type="submit">送信</button>
      </form>
      
      {/* サーバーからの結果を表示 */}
      <div>
        <h3>回答:</h3>
        <p><strong>タイトル:</strong> {result.title}</p>
        <p><strong>類似度:</strong> {result.similarity}</p>
        <p><strong>内容:</strong> {result.body}</p>
      </div>
    </div>
  )
}

画面にタイトルと類似度と内容が表示されるようになってます。必要ないかもしれませんが、デフォルトでは結果が表示されない文言を出しています。多分出ることはないですが…

知人が見つかったらしい

Wed, 08 May 2024 00:00:00 +0000

以前知人が失踪したという話があったのですが見つかったみたいです。

特に詳細は知らないので、とりあえずよかったとだけ。Xのアカウントでも何も言わず消したっぽいですし…

たくさんの人に祝福されるような人なのでなぜ失踪したのかやっぱり謎なんですよね。

私とは正反対でコミュ力が高く友人も多い人が、誰にも何も言わず失踪するって結構な大事になりますよね。

彼なりに抱えているものが爆発した可能性もありますが、それを打ち明けられる友人がいなかったのでしょうか？私もいるか怪しいラインですが…

まあ何はともあれ見つかったので良かったです。いずれ会う機会があれば聞いてみたいですがないでしょう。そこまで仲の良い関係性ではないですし。私は話してみたいですけどね。

あなたにも祝福があらんことを。ではでは。

最近発売された"SAND LAND(サンドランド)"をプレイしてるよ

Sun, 05 May 2024 00:00:00 +0000

最近はクラフト系のゲームをプレイしていたので私が好きなアクション系のゲームを探していたところ、最近発売された"SAND LAND(サンドランド)“というゲームをプレイしました。まだ10時間もたってないですが…

このゲームはバンダイから発売されたゲームで「ドラゴンボール」の作者である鳥山明先生が手掛けたアクションRPGになります。

ざっくりとあらすじを言うと悪魔の子である"ベルゼブブ"と仲の良い物知り爺さんの"シーフ”、保安官61歳の"ラオ"と幻の泉を求めて旅をする話になります。漫画とアニメ、映画もあるので興味があれば見てください。

基本操作はベルゼブブで道中は戦車などのマシンを使って移動できます。ファストトラベルもできるので一度行けばすぐに移動できます。

対人戦のアクションも楽しいですが、戦車などのマシンを使った戦闘も面白いです。様々なカスタマイズと強化ができて状況に応じて使い分けていく必要もありますし、不得意なメカで戦う必要も出てきます。

マップはこんな感じで様々なスポットや行った場所、クエストなどが表示されています。

キャラクターの強化もでき、スキルポイントを割り振ることで威力やコンボを追加することができます。

またお供キャラクターの強化もあります。プレイアブルではないですが先頭に参加したり、冒険に役立つスキルを覚えることができます。私は性格的に冒険に役立つスキルを優先しがちですが、戦闘が苦手であればそのスキルを取ると戦いが苦手な人でも楽になるとは思います。

それからマシンのカスタマイズもいろいろあり、部品ごとに効果も様々です。砲台や機関銃、エンジンや装甲、強化チップが存在します。レアリティもあるみたいですが武器の強化次第ではレア度が低くても多少強くなるので、素材が集まり次第強化していくといいと思います。

メインクエストがストーリーの道筋になりますがサブクエストや懸賞金と呼ばれる討伐クエもあるので寄り道もちょこちょこ必要になります。必須ではないですがやると色々もらえますので

原作やアニメを見たことがある人はオチがわかっていると思うのでストーリーを楽しめるかはわからないですが、私は見たことも聞いたこともなかったので現時点でかなり楽しめています。

キャラゲーみたいですが全く知らないのでかなり楽しめている気がします。ゲームの進行度的にはまだまだなのでもっともっと楽しんでいきたいと思います。ではでは。

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part6

Sat, 04 May 2024 00:00:00 +0000

PCが故障したという話をしたのですが、コンセントから電源が抜けてたというオチでした。

なのでRAGの開発を再開しました！

前回開発した部分は

質疑応答画面の作成

今回開発する部分は

画面(Next.js)から送られるデータを受け取るエンドポイントをFlaskに設定
ベクトル化するプログラムをクラス化

Flaskも触ったことないのでChat-GPTに質問しながら触ってました。一旦中身は以下の内容にしています。

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import pdf_to_model
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
app = Flask(__name__)
CORS(app)

@app.route('/process', methods=['POST'])
def process_question():
    data = request.get_json()
    query = data.get('query')
    logging.debug("Received query: %s", query)
    try:
        vector = pdf_to_model.PDFToVector()
        result = vector.main(query)
        # 結果を JSON 形式で返す
        return jsonify(result[0])
        # return jsonify({'result': 'Processed result of ' + query})
    except Exception as e:
        logging.error("Error processing query: %s", str(e))
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

ログの設定はする必要はないですが、まだ開発段階なので一旦設定しています。それから"CORS(app)“ですね。少し調べたのですが異なるオリジン間でのリソース共有を可能にするために必要な設定みたいです。そもそも同一のオリジンとは以下の3つが同じであることが条件です。

惑星をテラフォーミングする ~ 完 ~

Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0000

“The Planet Crafter"ほぼ完クリしました！実績はこんな感じ

1つだけ終わってないのですがこれは時間がかかる上に少し面倒なのでまだ終わってないです。ただ自動化できているのでいずれ終わります。

このゲームはタイトルの通り惑星をテラフォーミングしていくゲームになります。最初は水も緑もない中で3つの要素である"熱”、“気圧”、“酸素"を増やしていきます。これは酸素がない中各地を探検し、いろんな素材を集めて建築を進めていけば大丈夫です。

その他に"バイオマス"という要素を増やしていきます。これはテラフォーミングを進めていくと水と緑が少しづつ増えていきます。その時に新しく増える項目でもう少し細かく分類すると

植物
昆虫
動物

が出てきます。緑が増えると植物が増え昆虫を増やす建築物が作れるようになり、昆虫を増やすと動物を増やす建築物を作れるようになります。この6つの増やしていくことでテラフォーミングが進んでいきます。

ある程度建築物を作ったらロケットでブーストするのもありだと思います。私はめんどくさがりなので最終的にロケット20発ずつ打ってました（笑）

このゲームのエンディングは3種類あります。条件はテラフォーミングした後、“ある物"を破壊してこの惑星から脱出することになります。“ある物"はネタバレになりますのでここでは控えます。エンディングは

センチネル社に戻る
とある民のもとに向かう
密航者となる

です。1は上記を行った後抽出プラットフォームを作れば到達できます。2は鍵を10個集めてコンテナに入れると到達できます。3が大変で50万ものトークンと5個のソーラークォーツが必要になります。

2に行く場合はエンディングである物破壊するのですが、その時に必要な鍵を10個集めれば問題ありません。ただ、ヒントは別の場所にあり滝の下の水没した道の先にあります。石板に書かれているので気になった方は読んでください。

3に行くのが最も大変でトークン集めがしんどいです。トークンはアイテムの売買かポータルを作って難破船で取得することができます。アイテムの売買は高くても1個80トークンなので6250個必要になります(遠い目)…

他の方法で難破船に行くというのもあるのですが、探索するのが面倒で道に迷いやすい構造になってますので嫌になります。ただもらえるトークンは1回のポータルで5000くらい稼ぐことができます。運が良ければ1万ですかね？

トークンだけあればいいので荷物も拾わず食べ物と水さえあれば何とでもなるかもしれないですね。貧乏性なのでついつい荷物を拾っちゃうのですが…

またポータルを開くにはある程度クォーツが必要になりますのでそれも集めたほうがよさそうですね。めんどくささを考えた結果、私は80トークンを自動生成→自動売買するようなシステムにして放置することにしました。寝てる間にも勝手にやってくれますし。

3に行くヒントはエンディングの爆破をする場所である場所の座標が書かれた台座があります。そこに行くと"パラダイス"という実績がもらえます。その後に1のエンディング条件を満たすとメールが届きます。そこにトークンやクォーツの話が出ています。

少し時間がかかりましたがほぼ終わらせることができました。なかなか手ごたえがありましたが楽しかったです。今度は違うゲームをやってみようと思いますが、そろそろ開発を再開しようと思います。ではでは。

自身のサイトのパフォーマンスを上げていこう！

Sun, 28 Apr 2024 00:00:00 +0000

自身のWebサイトを立ち上げてから大体半年が経過しそうなところです。

自身のアウトプットを行う機会を作りたいなと思ってなんとなくで立ち上げたのですが、まだ続けられているので継続する力は一応あるんだなと思ってます。まあ毎日書いてるわけではないですし、書いてるジャンルもバラバラなので微妙なラインですが…

さて今回は自身のサイトのパフォーマンス向上したり、閲覧数を増やしたりする試みをしてみようということで少し調べてみました。

使用したツールは以下の2つになります。

Lighthouse
axe DevTools

1つ目のLighthouseについてはGoogleの開発者ツールにデフォルトで導入されています。

使い方の流れとしては

自身のサイトにアクセスする
開発者ツールを開く
Lighthouseタブでレポートの生成を行う

開発者ツールの開き方はいくつかありますが、右上のオーバーフローメニューのアイコンをクリックして"その他のツール" > “デベロッパーツール"から開くことができます。

もしくは自身のサイトを右クリックして"検証"をクリックしていただいても開けます。

見た結果がこちらになります。メインのページを見てみました。

パフォーマンスが圧倒的に低く、ユーザー補助とSEOがちょい低めですね。下にスクロールすると計測した結果が見れます。改善どころは多いですね。

とはいえ私はサイトの運営とか詳しくないのでChat-GPTに改善策を聞いてみました。

改善方法はいろいろありそうなので少し調べつつプラグインの導入とか考えようと思います。

2つ目のaxe DevToolsはウェブアクセシビリティのチェックに使えます。こちらの拡張機能から利用することができます。

Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) などの国際的なアクセシビリティ基準に照らし合わせて評価する、低ければ低いほどよいというものになります。

使い方としてはLighthouseと同様開発者ツールを開いた後、タブからaxe DevToolsを選択します。

タブから開いたら"Scan ALL of my page"を実行します。

実行した結果がこちらです。問題がどのくらい存在するか、どのくらい重要かが表示されます。スクロールすると原因も見ることができます。

こちらの解消法もChat-GPTにも聞いてみました。こちらはプラグインで何とかなるものではなさそうなので少しづつ調べて解消していこうと思います。

さていろいろ調査をしてみましたが、1つ気になることがありました。それはある2つの画像です。

これは同じページで同様の調査をした結果です。どうやら説明の時に利用した画像よりもいいスコアが出ています。ただ、何も解消はしていません。ではなぜこんなことが起きるのでしょうか？

2つ目の画像では別のPCで確認したものになります。どうやらPCによっても差が出るみたいです。また、実は初めに出した画像も動画を見ながら調査した結果になります。動画を見なければもう少しパフォーマンスがよくなります。

つまり、人によって環境が異なるのでパフォーマンスも変化します。ここで考えるべきことは低スペックな環境に合わせてパフォーマンスを良くした方がいいという点です。

いくら自身のPCで確認してパフォーマンスが良くなっても、古いスペックのスマホやPCで遅いとなればそのサイトに訪れようという気は失せると考えられます。

本当は低スペックのスマホやPCを使って確認したほうがよさそうですが、難しそうなので動画だったり良い画質のゲームを開いたまま確認するのも手ですかね？あるいは激安の低スペックスマホを買ってwi-fiにつないで確認するのもありそうですね。

とはいえここまでする人はいなさそうですが、本気でやるとここまでやることになりそうです。よく言われるのが阿部寛さんのHPですね。爆速で有名ですが、あれを同じように作れたらすごいんだろうなと思います。

ということで少しづつサイトの改善を考えていこう話でした。ではでは。

PC故障したので開発を中断しています

Wed, 24 Apr 2024 00:00:00 +0000

題名の通りPCが故障しました( ;∀;)

使っていたのはこちらになります。

性能としてはに以下になります。

RAM: 16GB
SSD: 512G
11世代 Core i5
GeForce RTX 3050 + Intel UHD Graphics

修理に関してはパソコン修理24に依頼しました。近場の店舗に問診票を提出したので返信が返ってきたら出してこようと思います。

もう一つPCホスピタルという場所もありましたが、値段が少しだけ高かったので見送りました。とはいえ5千円くらいですし、Googleの口コミだと悪い評価もあったので次回故障した場合はこっちに頼もうかと思いますが…

作ったものをGithubにしっかりとコミットしておけばよかったのですが、面倒だったのでやらなかったのが失敗でした。修理から帰ってきたら変更のたびにコミットしようと思います。

社内で作ったものであれば更新するたびにコミットしてますが、現場では修正が完了したらコミットなので見直した方がいいのかもしれないですね。

一応次回はFlaskを使ってpythonとNext.jsの受け渡しの部分を行おうと思っています。

また、前回Next.jsを選定した理由を書きましたが、コストの面について考えていなかったのでもしかしたらReactに変えるかもしれません。予定は未定です。

少し落ち込んでますが、この修理が完了するまではVRで遊んだり本を読んだりして日々を過ごそうかと思います。ではでは。

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part5

Mon, 22 Apr 2024 00:00:00 +0000

さて前回までやったこととしては

全データのベクトル化(途中で断念)
画面の作成(Next.jsのインストールと起動)

というところまでやってみました。今回は

質疑応答画面の作成

というところまでやってみます。Next.jsは初めて触るので進みが遅々としていますがご了承ください。

さてインストールするタイミングでこのようなことを聞かれました。

Would you like to use TypeScript? » No / Yes
Would you like to use ESLint? » No / Yes
Would you like to use src/ directory? » No / Yes

他にもいくつか聞かれたので一応Claudeにどんな意味があって導入することのメリットデメリットを聞きながら質問に答えました。大体Yesにしましたが…

さて前回の画面表示まで行けたのでここからどう作業を進めればいいのかわかってなかったので聞いてみました。

ということで質疑応答画面を作っていきます。本格的なデザインは気にせずに簡易的なものを作っていきます。

と言ってもからコード書くのは大変ですし、学ぶのにも時間がかかるので今回もClaudeに手伝ってもらおうと思います。それで最初書いてもらったコードがこちら

page.jsx

import QuestionForm from './components/QuestionForm';

const HomePage = () => {
  return (
    <div>
      <h1>RAGシステム</h1>
      <QuestionForm />
    </div>
  )
}

export default HomePage;

QuestionForm.jsx

import { useState } from 'react';

const QuestionForm = () => {
  const [question, setQuestion] = useState('');

  const handleSubmit = (e) => {
    e.preventDefault();
    // 質問をサブミットする処理をここに書く
    console.log('Submitted question:', question);
    setQuestion('');
  }

  return (
    <form onSubmit={handleSubmit}>
      <textarea
        value={question}
        onChange={(e) => setQuestion(e.target.value)}
        placeholder="質問を入力してください"
        rows={5}
      />
      <button type="submit">送信</button>
    </form>
  )
}

export default QuestionForm;

ちなみに上記の書いてる内容はよくわかってないのでこっちはChat-GPTに解説してもらってました。新卒の時の研修で書いたHTMLやJSを思い出します。

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part4

Fri, 19 Apr 2024 00:00:00 +0000

前回で一通り作りたいものが作れたのでこの先はWebアプリ化できないかな～？という緩い感じで進めていこうと思います。

前回行ったのは

検索クエリのベクトル化
コサイン類似度の計算

今回行ったのは

pdfファイルの全データベクトル化(途中で断念)
Web画面の作成(一部)

pdfファイルのベクトル化に関しては前回やったのでそれをfor文で回してます。pdfは1つ1つ出力するようにして、後ほど全体を結合しようとしていました。

file_path_list = glob.glob(input_pdf+'/*.pdf')
for pdf_path in file_path_list:
    # 前回やったベクトル化
    ・
    ・
    ・
    # JSON形式でベクトルデータベースを保存
    with open(json_save_name, 'w', encoding='utf-8') as file:
        json.dump(vector_database, file, ensure_ascii=False, indent=4)

大体2500ファイルぐらいベクトル化したのですが、9$くらいになってました。残り12000ファイルほどあるので少し時間がかかるのと料金も計50$近くになりそうだったのでいったん中断しました。

別の作業としてWeb画面を作っていこうと思ったのでまずは技術の選定からですね。ここに関してはChat-GPTとClaude両方に聞いてみましたが、Claudeのほうを採用しました。こんな感じです。Googleストアと書いたんですが1ミリも予定はないです（笑）

返ってきた回答がこちら

ということでおすすめにしたがってNext.jsにしようと思います。ユーザーのストレスを考えるのは今じゃなくてもいいんですがせっかく自身のスキルにもつながるので選びました。

ちなみにおススメした理由とかわかってなかったのでいくつか聞いてみました。

なぜNext.js(React)+Tailwind CSS や Vue.js はreactに比べてユーザーにストレスがかかりにくいのですか？
単一ページアプリケーション(SPA)とはどういうものでしょうか？
Flash Of Unstyled Content(FOUC)や、SPAでよくみられるバンク画面の発生とはどういったものでしょうか？
バックエンドではpythonを使用しているのでpythonフレームワークのflaskやdjangoという選択肢もあったと思いますが、なぜ候補から外れたのでしょうか？
フロントエンドフレームワークとバックエンドWebフレームワークの違いは何ですか？

そこからいろいろ聞いていた結果、Next.jsとFlask(python)の組み合わせにしようと思います。Webについては全く分からなかったので色々聞いてみました。流れとしては以下の感じです。

Web画面から入力を受け取る
画面から受け取った入力を引数としてpythonに渡す
pythonで引数をベクトル化しコサイン類似度の計算を行う
pdfファイルを全てベクトル化して結合したものを取得して、入力に類似しているファイルのタイトルと内容を取得する
取得したタイトルと内容を画面に表示する

1と5がNext.js、2がflask、3と4がpythonという流れでやる予定で、今回は1をやっていきます。

というわけでまたClaudeに使い方を聞いて進めていきます。

これでインストールとプロジェクトの作成が完了して、デフォルトの画面が表示されるようになりました。こんな感じです。

私はvscodeを使っているのですがターミナルからうまく実行できてないので少し調べる必要がありますね。それから"AppData/Roaming"の中にnpmというファイルが必要なのですが、インストールで作成されなかったので手動で作成したりと少し導入で手間取ってしまいました。

今回はここまでにして次回は簡単な画面を作成していこうと思います。恐らく稚拙な画面になりそうですがまずは作るとこらからです。ではでは。

The Planet Crafterで星をテラフォーミングする！

Wed, 17 Apr 2024 00:00:00 +0000

最近発売され2024/04/24まで"30%オフ"かつ"圧倒的に好評"のクラフトゲーム「The Planet Crafter」をやっています。

またクラフトゲーム？と思われますが、私もそう思っています（笑）

たまたまSteamを見て気になって、日本語も対応していたので速攻買ってプレイしてみました。

目的はシンプルで惑星をテラフォーミングする！つまり自然豊かな惑星に変えていく！ただこれだけです。

やることは大まかに2つ

探検
クラフト

探検に関してはいろんな場所にいって素材の採掘や設計図の入手、この惑星で起こった出来事の調査を行っていきます。

最初は食料や水がいくつかあるのですがそのままだとなくなりますので、探検で探したり、いずれは自給自足ができるようにクラフトの素材を集めます。

また宇宙が舞台なので酸素が必要になります。酸素自体は簡単に作れますので探検に行く際は必須になります。なぜコバルトから作れるかは不明です。

出来事の調査は必須ではないのでやる必要はありませんが、事故が起きている理由や主人公がテラフォーミングする理由がわかったりします。

クラフトについては採掘や探検でとれた素材をクラフトし、惑星のテラフォーミングをする装置や探索がしやすくなる装備の開発をしていきます。

テラフォーミングをする際に大まかに必要な項目が

酸素：植物を装置に入れて生成
熱：少し珍しい鉱物を利用した装置を使って生成
気圧：ドリル(なぜ？)
エネルギー：上記の装置を動かすのに必要

こんな感じです。後で必要な項目もありそうですが最初はここを意識すれば十分です。
それから探検がしやすくなる装備では

バックパックの容量拡張
酸素ボンベの容量拡張
採掘速度上昇チップ
移動速度上昇の装備

などいろんな装備やバージョンアップができます。

少しネタバレをすると後々ジェットパックが解放されます。これにより広範囲の探索ができるようになるのでかなり楽しくなります。いくつか酸素ボンベを持っていればマップの端に沿って探検もできます。

だいたいこんな感じのゲームになります。まだゲームの終わりが見えているわけではないですが、半分行ったかどうかぐらいな気がします。ということで最近遊んでいるゲームの紹介でした。ではでは

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part3

Sun, 14 Apr 2024 00:00:00 +0000

このpartで目標としていた基本形は作れたことになります。簡単な質問で"タイトル"と"内容"が返ってくるものになります。

前回やったのは

特殊文字の削除
大文字小文字統一
ベクトル変換

今回行ったのは

検索クエリのベクトル化
コサイン類似度の計算

になります。ベクトル化に関しては前回も行ったので同じものになります。

# これが検索用の文字列
QUERY = '保険金が欲しい'
# 検索用の文字列をベクトル化
query = openai.embeddings.create(
    model='text-embedding-3-large',
    input=QUERY
)
# ベクトル取得
query = query.data[0].embedding

ちなみにモデルの部分に関しては’text-embedding-3-large’の他に’text-embedding-3-small’もありますのでお好きな方を使ってください。精度はlargeのほうがいいですが料金は下がると思います。

次はコサイン類似度の計算になります。こちらは昔OpenAIでも提供されていたみたいですが、前のバージョンで提供されていたみたいなので他のもので代用します。簡単に自作できますがめんどくさい方はsklearnでも提供されているのでそちらを使ってください。

import numpy as np

def cosine_similarity(v1, v2):
    # ベクトルのドット積
    dot_product = np.dot(v1, v2)
    # ベクトルのノルム
    norm_v1 = np.linalg.norm(v1)
    norm_v2 = np.linalg.norm(v2)
    # コサイン類似度
    similarity = dot_product / (norm_v1 * norm_v2)
    return similarity

# 総当りで類似度を計算
results = map(
        lambda i: {
            'title': i['title'],
            'body': i['body'],
            # ここでクエリと各文章のコサイン類似度を計算
            'similarity': cosine_similarity(i['embedding'], query)
            },
        vector_database
)
# コサイン類似度で降順（大きい順）にソート
results = sorted(results, key=lambda i: i['similarity'], reverse=True)

これで関連するファイルと内容が取得できます。‘result[0]‘であれば最も関連するもの、‘result[-1]‘であれば関連しないものあるいは反対のものになります。反対かどうかはコサイン類似度の値が負の値になってるかで確認できます。

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part2

Fri, 12 Apr 2024 00:00:00 +0000

このpartで基本が8割がた作れました。内容としては簡単な質問をすると"タイトル"と"内容"が返ってくる程度です。まだまだ理想には遠いですね。

前回やったのは

PDFファイル読み込み
ページ番号取得と削除
色んな空白を削除

今回行ったのは

特殊文字の削除
大文字小文字統一
ベクトル変換

この辺も全てChat-GPT任せでした。特殊文字に関してはURLとメールアドレス、特殊文字の削除になります。まあ私が扱ってるものの中にURLやメールアドレスはあまりなさそうですが、一般的には必要だと思います。

text = re.sub(r'http[s]?://\S+', '', text)
text = re.sub(r'\S*@\S*\s?', '', text)
text = re.sub(r'[!#\$%&\'()*+,\-./:;<=>?@\[\\\]^_`{|}~]', '', text)

次は大文字小文字の統一ですね。これが少し特殊ですが例えば “１２３ａｂｃｱｲｳｴｵ①②③¹²³"という文字があった時に"123abcアイウエオ123123"となるように変換しています。これもあまり使われてないと思いますが、一応変換しています。

normalized_text = ''.join([unicodedata.normalize('NFKC', char) if not unicodedata.east_asian_width(char) in ('F', 'W', 'A') else char for char in text])

それからベクトル変換ですね。OpenAIの埋め込みベクトルに変換していきます。課金が必要なので他のやり方がないか考えたいところですが、簡単に実装するために使用します。いつかはTF-IDFかWord2Vecを使ってみたいです。

openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']
vector_database.append({
        'title': filename,
        'body': text,
        'embedding': vector
    })

課金といっても10000字くらい埋め込みベクトルに使っても0.01$もかかりませんので数円くらいならお試しで触ってみてください。

一つだけ注意点を話すと8192トークンまでしか入力として受け取れないので、もし文字数が多くなる場合は分割して、それぞれの平均を取るといいかと思います。私の場合はとりあえず7000文字くらいで分割しています。

for i in range(0, len(text), max_tokens): # max_tokens=7000
    segment = text[i:i+max_tokens]
    res = openai.embeddings.create(
            model='text-embedding-3-large',
            input=segment
        )
    vectors.append(res.data[0].embedding)
average_vector = np.mean(vectors, axis=0).tolist()

そういえばいつからかはわかりませんが埋め込みベクトルの数値を取り出す方法が変わってたみたいで、‘res[data][0][embedding]’ から ‘res.data[0].embedding’に変わっています。前の方法が良ければバージョンを下げていただければ大丈夫です。

RAGを開発してみたい！ので簡単なものでもいいので作ってみよう！part1

Sun, 07 Apr 2024 00:00:00 +0000

大規模言語モデルが出てきてChat-GPTやGemini、Claudeが出てきましたが、“ハルシネーション"は中々解決できない問題ですね。人間でも勘違いや嘘を堂々と言うことはあるのでどっこいどっこいですが、なるべくなら減らしていきたいですね。

そこで出てくるのが"RAG"になります。RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索を組み込んだ生成モデルで、特に自然言語処理タスクでの応用が注目されています。RAGは、大量のテキストデータから関連情報を検索し、その情報を基に関連するテキストを生成します。

というわけで開発手順をChat-GPTとClaudeに聞いてみました。

大体似たような回答になりました。

データセットの準備と前処理
検索エンジンの構築
学習済みモデルの構築
RAGモデルの構築(検索エンジンと学習済みモデルを統合)
モデルのトレーニング
モデルの評価と調整

という流れになりました。

データセットの準備のほうはできています。私は昔作ったこちらを再利用しようと思いますが、論文やら書籍をダウンロードしたほうが楽だと思います。

というわけでデータセットの準備が終わったので今度は前処理をしていこうと思います。私のデータはPDFになってるので文字を抽出して、不要な文字を削除するところまでやります。

ということでgithubには登録しましたが一部コードをピックアップして

# PDFPage.create_pages()を使用してページのリストを取得し、その長さを数える
page_count = len(list(PDFPage.create_pages(document)))

# スペース、タブ、改行を削除
text = text.replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '')
# 正規表現を使って他の空白文字を削除
text = re.sub(r'\s+', '', text)

簡単ではありますがページ番号の削除と空白削除を行いましたので、とりあえず次のステップに進もうと思います。何をしたらいいかChat-GPTとClaudeに聞いてみました。

Claude曰く形態素解析や正規化は行わなくてもいいみたいなので、一旦インデックスの作成をやっていこうと思います。ただ色々試行錯誤してやった方が精度が上がりそうであればやろうと思います。

ところでClaudeに聞いたときこのような解答が返ってきたことがありました。野球って何でしょうか？（笑）

ということで引き続き開発を進めていこうと思います。この先llamaindeを使うのか他のAPIを使うのか、ベクトルデータベースはどうするのか調べながら考えてみようと思います。ではでは

いつの間にか配信されてたOmega Crafterをプレイしたら2日で前回のプレイ記録を超えていた！なんなら9割終わった

Wed, 03 Apr 2024 00:00:00 +0000

土日にKaggleをやらずゲームをやってたのですが早期アクセスが開始されたOmega Crafterで遊んでました。ストアページはこちら

ちなみに前回は2面のボスを倒し切れず終わりました。武器の強化は十分だったのですがレベルアップが恐らく足らずクリアできませんでした。ただ世界の端までは見てきました。

今回アーリーアクセスで異なった点や遊んだ内容を少し話していこうかと思います。

そもそもOmega Crafterというゲームの流れとしては

クラフトとレベルアップ
ダンジョン？でボスを出現させるアイテムの入手
ボスを倒して世界レベルの上限を開放する
世界レベルを上げる

※世界レベルは"データアナライザー"というものに不要になったアイテム等を与えることでレベルを上げることができます。

という流れになります。ストーリーはほぼないのでひたすらクラフトとアイテムの収集を繰り返していきます。NPCも確認できる範囲ではいません。

そして他のクラフトゲームと異なる点は"グラミー"という存在です。グラミーは指示を出すことで自動で作業を行ってくれます。クラフトはもちろん、農業、鉱業、林業もこなせます。そしてグラミーへの指示がローコードで指示をするというのが特徴です。

このゲームはクラフトゲーム×プログラミング(ローコード)を組み合わせたところが特徴でゲームをやりつつプログラミングを知ることができます。勉強できるとまではいかないかもですが、こんな感じで作って動いてるんだなと知ることはできると思います。

長くなりましたがここまでがOmega Crafterの内容になります。

次に異なった点ですね。世界レベルの上限や敵の種類、クラフトの種類とかは増えていますね。この辺は想定通りかと思います。

これ以外だとスキルが増えていますね。主人公はジャンプ系と落下時ダメ軽減、視野拡大、グラミーは回復系が増えています。このジャンプ攻撃は強く普通の攻撃よりも大きなダメージを与えられます。炎上などの追加攻撃は入らないみたいですが。敵の攻撃を回避しつつ攻撃となることもあります

あとは無限レベルアップが多分できなくなったと思います。1つ目のボスを出すための場所に敵をリポップさせるオブジェクトがあるのですが、以前はここでガードしつつグラミーが倒すことで永遠とレベルを上げることができました。今回は気づいたらなくなってたので、できなくなったんだと思います。

私が気づいたのはこのあたりですね。

次はざっくり攻略について書こうと思います。

攻略としては"探索"と"討伐"と"自動化"のパートに分かれると思います。

探索についてはとにかく敵を倒してレベルアップしつつクラフト用のアイテムを集めていく必要があると思います。それからダンジョン内の宝箱からアイテムを拾うことですね。スキルの割り振りはこんな感じ

とにかくダッシュ時のスタミナ減少は必須ですね。後は2段ジャンプとインベントリ、視野拡大はどちらでも大丈夫です。それから攻撃よりは防御に振ったほうがいいですね。やられると経験値がなくなってアイテムもその場に落としちゃうので回収が面倒です。

食事は必須になります。体力とスタミナが増えます。場合によっては攻撃や防御にもバフがかかります。オレンジが体力で水色がスタミナです。

食事前

食事後

後は覚える必要はないですが崖を上るときにジャンプをすると早く登れます。スタミナには気を付けないと落ちてやられてしまいます。

次は討伐ですね。

レベルアップもある程度して装備が十分に整ったらボスに挑みましょう！必要なのはダンジョン内にある"封印"というアイテムです。1面は2つ、2面は3つ、3面は4つ必要になります。

それからボスは1度雑魚を召喚してきます。グラミーが生きていれば楽ですが、いない場合は苦戦を強いられます。弓矢を装備して避けつつ、各個撃破すると楽になるとは思います。3面では"爆発矢"があるので持っていくことをおススメします。

また大型ボスの特徴として顔面が弱点になります。その時におススメになるのがジャンプ攻撃になります。とは言えリスキーなので腕に自信がなければヒット＆スウェイが基本戦法になります。

さらに腕に自信があれば2段ジャンプ攻撃で頭上に乗ることはできます。乗ってる間多少攻撃は来ないので矢で打ち放題になります。通常攻撃は当たらないこともありますし、ジャンプ攻撃だと落ちることもあります。

こちらも探索と同様食事は必須です。走って時間を稼ぎつつ回復したり、ローリングで攻撃を避けることもありますので体力とスタミナは欲しいですね。余裕があればバフがかかる食べ物もおすすめです。

ちなみに3面まで行けばエンチャント機能が解放されて装備に特殊効果を付与できます。体力や攻撃力、体力、スタミナなど効果は色々です。ぜひ試してみてください。

最後に自動化についてです。

このゲームの特徴でもあるローコードを使った作業の自動化ですが、基本的には標準搭載してあるものをえ十分対応できます。

クラフトはもちろん、農業、鉱業、林業等も基本搭載しています。では自分で作るのはどんな時か？自動化した時よくこんな場面に遭遇します。左は全く拾われないアイテム達、右は必要なところに別の素材が入ってるアイテム

全く拾われないアイテム

間違えて入れられた樹皮

こんな状況がたびたび発生します。左の方は気づいたらこうなっており、止めた後こっちで回収してきれいにして、クラフトしたらまた足りなくなって、再度作業を指示したら散らかるの無限ループに入ったりします。

右はクラフトで必要な素材が別のクラフトで作られるものだとして、その素材が足りなくなったりすると発生することがあります。何を言ってるかわからないかと思いますが、とりあえずクラフトで使用するコンテナを共通にしてればいずれ起きます。

このような状況を避けるためにはコンテナの中の数をカウントすると避けられます。マルチコンテナでなければコンテナの中のアイテムの種類は1つだけですので、“コンテナの中身が1以上であれば作業を行う"という判定を入れてあげるとよいです。

上図では長いですがやってることはコンテナの中がなくなったら別の加工台で作業をする、その加工台に必要な素材のコンテナの中がなくなったら別の加工台で作業をする、といった処理を流しています。

まあ作るのも大変だし、処理はシンプルであるほどいいものだと思ってるので色々やりすぎるのはおすすめできません。グラミーもたくさん召喚できますのでグラミーごとに必要なクラフトや作業を任せるのが一番だと思います。

それでも散らかったりするのが嫌であればコンテナの中の数で判定を行うとだいぶストレスは減るかと思います。他にも面白そうな処理はあるのでぜひいろいろ試してみるのもいいと思います。

最後に今の私の状況ですが表のボスは全て倒し切り世界レベルも全て解放し終わってます。そこでまだ9割という話に繋がるのですが、残ってる作業としてはマップ埋めとバトルシミュレーターになります。マップ埋めはまだまだですね。探索の仕方が良く性格に出ています（笑）

後はバトルシミュレーターですね。こちらは3面のボスと同等以上の強さを持ったボスと戦えます。敵はこれまでのボスの強さが強化されたもので戦闘パターンはほぼ同じです。アイテムに必要な素材は難しくないですが、段階的に倒す必要があります。

またもらえる素材や装備もあってこちらを強化していくことをできます。強化するにはボスを倒した時にもらえる素材が必要なので少し大変そうです…

以上で大体のことは説明できたと思います。作業の自動化を試行錯誤できますし、興味があればぜひやってみてください。ストーリーはないのでそこの面白さはないですが…

それでは別のゲームで、ではでは。

やっていたKaggleのコンペが終わったので少し振り返る

Mon, 01 Apr 2024 00:00:00 +0000

私が参加していたコンペ(こちら)が終わったので少し振り返ってみようと思います。

一応私の経歴を軽く話すとデータサイエンティスト的な仕事をしつつも予測や分類自体はしたことなく、データセットの作り方や加工の作業がメインでpythonに関してはある程度分かっているという状況です。

そのうえでG検定やE資格を取得済みなので、機械学習や深層学習の知識はある程度ある形でKaggleを始めて挑んでみました。

定石としてタイタニックを触るべきですが、タイタニックのランキングを見てもつまらないので今開催されているSwagやKnowledgeと呼ばれるタイプのコンペに参加してみることをおススメします。

こちらの本でも言及されているのですがどうもタイタニックのデータは初心者向けではないみたいです。初心者を抜けた人向けなイメージです。

それはさておき今回のコンペでは一旦自身で加工してみてモデルを作って提出をするという流れをやってみました。

そこまでは前回のブログでも書いてました。その後ですが他の人のコードをを見て、Chat-GPTに解説してもらって分からない点を質問するということをひたすら繰り返してました。

いくつかピックアップすると

ワンホットエンコーディングした時、出現回数が最も少ないカラムを削除していた。なぜ削除するのか？
テストデータセットの全行数に対してユニークな値の割合が5%未満のカラムを取得するのはなぜですか？どのような意味がありますか？
特徴量間のピアソン相関を計算するのはなぜか？
Optunaの研究（study）を最適化とはどういう意味か？

という感じでたくさんの質問を投げてみました。その後帰ってきた返答に関してわからなかった部分もさらに深堀して聞くということを繰り返していました。

そこで理解した点としては

ユニーク値が少ない値に関してはワンホットエンコーディングを行うのが有効←その前にやることがある
特徴量を減らすには全体行の5%未満の値でもいいが、クロスバリデーションで特徴量の有無を見てモデルの評価を行ったほうがよい
ヒートマップは線形関係に関しては有効だが非線形関係には向いてない
ワンホットエンコーディングした際、訓練データまたはテストデータ片方にしかないデータが存在することがあるので、1つにまとめるアプローチがある
Optunaを使ってハイパーパラメータの最適化を行える

私の中ではヒートマップで各特徴量の相関を見たほうがいいと思っていたのですが、線形関係であれば見るべきであって、非線形関係であれば意味は少ないというのは新しい発見でした。よく考えればわかることではありますが（笑）

それからクロスバリデーションで特徴量の有無によってモデルの評価と比較をすることができることは知りませんでした。クロスバリデーションはただデータセットを分割して検証をするだけで、特徴量の有無まで比較できるとは思ってませんでした。

ここで私のコンペは終了しました。上記の気づきをコードに落とし込むことができませんでした。上の解説や質問と返答の理解に時間を費やしてました。まあ土日はゲームをしてたので結局やらずに終わっただけですが…

コンペが終わった後のスコアとディスカッションも見てたのですが、public1位の人がprivateでは200位台になってたりしてそんなこともあるのかと思いながら見てました。

ちなみに私は8個ほど順位を落としてました。そこまで熱心にデータの加工やパラメータの調整をしてないので気にしてないですが

さてこのコンペが終わったのでまた次のコンペにも挑戦しようかと思います。まだSwagかKnowledgeに挑戦してみます。また現場で画像系のAIを作るみたいなので画像コンペにも参加してみようと思います。果たして役に立つのか不明ですが

また今回の解説だったり質問の返答などは正しいとは限らないのでもう少し精査しようと思います。少しづつでも確実に自身の知恵としていきたいですね。ではでは

最近の生成AIを3つほど試してみたよ！

Thu, 28 Mar 2024 00:00:00 +0000

OpenAIから"Sora"のお披露目があり、夏に"GPT-5"がでるという発表がありましたね。

最近の生成AIはすごいなあと思いながら過ごしてますが、たまたま見つけた動画生成AI2つと音楽生成AIを見つけたので試してみました。全てGoogleのアカウントアあれば無料で試せますので興味があれば試してみてください！

まずはPixVerseですね。テキストから動画を生成できます。時間は4秒だけですが一応できます。少し触ってみましたが思ったような動画を作るのは大変そうです。

このときは"Giant bee stings bear"というプロンプトを入れてみました。想定とは違いますが欲しい物体は出てきましたね。

次の動画生成AIはHaiperです。こちらでも同様のプロンプトをいれてみました。熊が出てこず蜂が前面に出てきて、人によっては嫌悪感を抱くかと思いますのでリンクだけ貼っておきます。興味があれば見てください。こちら

蜂が蜂を食べてるみたいな動画でそれも不気味なんですよね。こちらは2秒だけですがPixVerseよりも精度や解像度はよさそうです。いいプロンプトを見つけてみたいものです。

最後は音楽生成AIのSunoです。入れてみたプロンプトは"A giant bee stings a bear in anger and rejoices when it is repelled.“になります。感情を入れてみました。

できた音楽は2つになります。これとこれです。生成されたサムネはよくわかりませんが喜びを表した音楽ができました。また、歌詞も出ており英語で歌もついています。2つの歌詞は同じですが音楽が異なるのですごいなと感じましたね。ちなみに歌詞は下記

[Verse]
In the forest, giant bee is on the prowl (oh yeah)
Buzzin' 'round, lookin' for some mischief now (oh-oh)
Spots a bear, thinks it's time to have some fun (oh yeah)
Stings it hard, the battle has just begun (woo)

[Verse 2]
But the bear retaliates, swipes with all its might (oh no)
Giant bee is repelled, takes flight into the night (oh-oh)
Feelin' the sting, buzzing with adrenaline (oh yeah)
But still it's jumpin' back, ready to sting again (woo)

[Chorus]
Buzzin' bee, buzzin' bee, flying wild and free (oh yeah)
Stingin' bear, stingin' bear, a rivalry we see (oh-oh)
Buzzin' bee, buzzin' bee, never gonna run (woo)
Keep on buzzin', keep on stinging for fun (oh yeah)

こんな感じで色んな生成AIを触ってみました。他にも日本から出た画像生成AIのAkumaでしたり、Sakana AIという低コストで精度が高いモデルが作られたりしています。

生成AIのさらなる進化と今後の仕事について

Tue, 26 Mar 2024 00:00:00 +0000

最近Inputが出来てないな～と思ったので色々調べてみたところこの資料を見つけました。

ざっくり内容を話すと生成AIが労働へ及ぼす影響や知識の獲得、またその後の働き方について書かれています。せっかくなのでChat-GPTとClaudeにも要約してもらいました。

こちらではもう少し細かく要約されたものがありますので興味があれば見てください。

現在の生成AIでもいろんな職業に影響を与えていますが、この資料では将来的に膨大な知識が求められる職業にも影響があるという話です。AIを含むエンジニア系全般はもちろん科学者や技術者も対象です。

今のプログラマーだったりデータサイエンティストも頼ったほうがよいものができやすいと思います。私もちょくちょくコードの書き方を聞いたりしてます。

そんな生成AIが所謂 “業務知識” を持つようになったら労働を代替してくれるという話ですね。

とはいえ全てを任せるわけじゃなく最後の確認は必要だと思いますが。

ただ、最後の確認であればPLレベルの人がいれば十分で、ただのプログラマーやデータサイエンティストは不要になるのは間違いなさそうです。

他に必要になるのは人間同士の調整をする役目の人ですかね？営業とかでしょうか

この話を聞くと今のままではいずれ職がなくなるんだなと考えられますね。数年位であれば大丈夫でしょうが、10年20年先もまだ働く気がするのでそうなると先を考えて行動しないといけないですね。

ブルーカラーの職業も最近はロボットが出てきているので代替されそうな気もしますが、人間の体のつくりは割と凄くて8時間動き続けても故障をしないものです。

ただ、ロボットなどの機械は部品が摩擦などで擦れてくるので長期的には向かないらしいです。そう考えたらまだ大丈夫な気はしますね。

一応金属も傷つけられたとしても時間をかけて回復するらしいのですが、動植物ほど早くなさそうです。そう考えるとブルーカラーがいいですかね？農業であれば食べ物も困らなさそうです。酪農もよさそうですがコストが高そうです。不動産とかもいいんですかね？気にはなってるんですが…

そんな感じで将来のことを考えさせられる資料でした。私は将来的に人間は全員ニートになってほしいと思ってるんですが生きてるうちに来ないですかね？ではでは

たまにはゲームに夢中になってだらけてもいいんじゃない？

Sun, 24 Mar 2024 00:00:00 +0000

ここ最近はInputはそこまでやらず、Kaggleを触っていたのですがスコアが上がったことで少し満足してゲームのほうに夢中になってました。それもスマホゲー（笑）

スマホゲーはメインのソシャゲーがあるのですが、それとは別のゲームやってました。広告に出るようなゲームですね

最近は飽きたのでまたKaggleに戻ろうと思ってブログを書き始めたのですが…

ちなみにやってたのはほりドリ(iPhone版とAndroid版)とマージサバイバル(iPhone版とAndroid版)です。興味があればどうぞ

ざっくりと2つのゲームを話すとほりドリは

ドリルを使って地面を掘る
設計図と鉱石を入手する
新しいドリルを作る

という流れで進めていきます。広告も少なくてスマホゲー特有の体力とかもないので、夢中になってやってました。特に爆発が楽しくて進むたびにどんどん爆発していって、資材は貯まり道も広がって楽しかったですね。1日ほどでしたが

もう一つのマージサバイバルは

エネルギーを使って資材を集める
必要があれば資材同士を結合して上位の資材にする
必要な資材が貯まったらストーリーが進む

という流れです。こちらも広告をみるタイミングは少ないですが体力性なので使い切ったら待つ必要があります。大体2分で1回分のエネルギーが必要で100回分(200分)まで貯められます。

どちらも夢中になってやってしまってほぼ何も手がつきませんでした。しょうがないこんな日もありますし、1日で飽きたのでまあいいかという感じです。

私はSteamやVRもやってますが、最近は触ってないので何か機械があったタイミングで触りたいですね。転職や引っ越しとか

新卒の時はデータサイエンティストにつきたいと思ったのですが、今は他の職業に就きたいですね。AIに関するものもよさそうですが、ロボット系やエネルギー系も熱くなりそうですね。

No Game No Life! ではでは

Kaggleのスコアを少しずつ上げていってる話

Fri, 22 Mar 2024 00:00:00 +0000

前回から4日ほど空いてしまったのですが、Kaggleでどうやってスコアを上げるか四苦八苦してました。

そもそも前のスコアが低すぎたので少し改善するだけで上がるかなと思ってたのですが、なぜか上がらず少し結果を見てたら自分のコードミスだったというオチです（笑）

前回の予測コードがこちら

で修正したコードがこちら

for文を使って目的変数が変わるたびモデルの学習を行った後、予測を行っています。ちなみに私は訓練データを8:2に分割して実行しています。

前の時は全ての目的変数の学習が終わったとモデル予測を行っていました。本来であれば目的変数1つに対して学習して予測を行うのですが、全て学習した後予測してたので最後の目的変数の学習をしたモデルになってたので、想定していた結果にはならなかったみたいです。

というわけで修正した後のスコアがこちら

すごい！だいぶ上がった！というかこれが普通のスコアっぽい（笑）

よくなったので今度はもう少しデータと向き合いつつ、より良い加工方法とモデルの作り方を見てみようと思います。またDiscussionを見つつ、他の人のNotebookを見てみました。他人のコードをChat-GPTに解説してもらいつつ、不明な点を聞いてみようと思います。

余談ですが何もしないときとワンホットエンコーディングを行った時の結果を見てみます。AUCが上がったものもあれば下がったものもありますね。大幅に改善されたわけではないので、元のデータに対して加工したほうがよさそうです。外れ値とか入ってるかもしれないですね。

というわけでKaggleいろいろ試してるという話でした。ではでは

Kaggleをとりあえず触ってみて少しづつ予測や分類を理解していくぞ！

Mon, 18 Mar 2024 00:00:00 +0000

最初の段階でタイタニックを触ることが普通かもしれませんが、この書籍でも触れてますがタイタニックは軽く触るくらいでいいと思います。

順位もあまり動かないですし、モチベも続かないと思うので他のコンペに早く参加したほうが楽しい気がします。

私は今開催されているこちらのコンペに参加しています。こちらのコンペは基となったデータから似たような特徴量を作成したものになります。中身はテーブルデータなうえに “id” と数値データのみなのでとっつきやすいと思います。

とりあえず中を見てみます。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 19219 entries, 0 to 19218
Data columns (total 35 columns):
 #   Column                 Non-Null Count  Dtype  
--- ------ -------------- ----- 
 0   id                     19219 non-null  int64  
 1   X_Minimum              19219 non-null  int64  
 2   X_Maximum              19219 non-null  int64  
 3   Y_Minimum              19219 non-null  int64  
 4   Y_Maximum              19219 non-null  int64  
 5   Pixels_Areas           19219 non-null  int64  
 6   X_Perimeter            19219 non-null  int64  
 7   Y_Perimeter            19219 non-null  int64  
 8   Sum_of_Luminosity      19219 non-null  int64  
 9   Minimum_of_Luminosity  19219 non-null  int64  
 10  Maximum_of_Luminosity  19219 non-null  int64  
 11  Length_of_Conveyer     19219 non-null  int64  
 12  TypeOfSteel_A300       19219 non-null  int64  
 13  TypeOfSteel_A400       19219 non-null  int64  
 14  Steel_Plate_Thickness  19219 non-null  int64  
 15  Edges_Index            19219 non-null  float64
 16  Empty_Index            19219 non-null  float64
 17  Square_Index           19219 non-null  float64
 18  Outside_X_Index        19219 non-null  float64
 19  Edges_X_Index          19219 non-null  float64
 20  Edges_Y_Index          19219 non-null  float64
 21  Outside_Global_Index   19219 non-null  float64
 22  LogOfAreas             19219 non-null  float64
 23  Log_X_Index            19219 non-null  float64
 24  Log_Y_Index            19219 non-null  float64
 25  Orientation_Index      19219 non-null  float64
 26  Luminosity_Index       19219 non-null  float64
 27  SigmoidOfAreas         19219 non-null  float64
 28  Pastry                 19219 non-null  int64  
 29  Z_Scratch              19219 non-null  int64  
 30  K_Scatch               19219 non-null  int64  
 31  Stains                 19219 non-null  int64  
 32  Dirtiness              19219 non-null  int64  
 33  Bumps                  19219 non-null  int64  
 34  Other_Faults           19219 non-null  int64  
dtypes: float64(13), int64(22)
memory usage: 5.1 MB

中身は数値データで最後の7カラムが予測対象の列になります。それから欠損値はないみたいなので、欠損値については考えなくてよさそうです。

仕事でミスが発生した場合、何を考えるか？どう対応するか？

Fri, 15 Mar 2024 00:00:00 +0000

人間が管理・作業をする以上ミスをするものだと思います。その度に反省して再発防止策を考えてシステム的にミスが起きないようにします。それを怠ったら同じミスが再発するわけですが…

ちなみに私はよくミスを発生する人間だと自負しています。そんなこと自負するなと思いますが、学生のころからよくやっていたので折り紙つきです。

そう考えると短所は注意散漫になるのでしょうか？ケアレスミスや誤字脱字、表の線引きがずれてる等細かいところはよくあります。(毎日ではないですがレビューの時は6,7割)

エンジニアであれば過去のプログラムを参考に現行のプログラムを作ったり修正したりするでしょう。その過去のプログラムの一部が間違っていてかつ自身が作ったということが多いです。頻度は1年に1回ぐらいだと思いますが…多分

ケアレスミスや誤字脱字はまだしも、プログラムの仕様が異なるは大事です。想定されていたものと異なるものができているわけですから。データを作る人だったら一部のデータが想定されたデータと異なるというとこでしょうか。

お客さん側から指摘されれば謝罪→修正→リリース→再発防止策という流れで進むでしょうが、お客さん側も気づかず、自身が気づいた場合はどうでしょうか？さらにそれが本人が作った物であればどうするか？が本題です。

他人が作ったものの場合は本人に直接聞くのが一般的だと思います。その後、本人からチームの人に共有してもらうのが波風立たないですね。勝手に"こんなミスがありました"という話をするとその人のメンタルに大ダメージを負っちゃいますので…

それでは自身が作ったものの場合はどうでしょうか？上司やチームの人の相談しますか？見なかったふりをしますか？誰にも言わず修正しますか？私は葛藤したのちに相談するタイプです。隠蔽の考えがよぎるのですが、先々を考えるとまずいので相談します。

相談については

メリット：将来他の人に迷惑が掛からない
デメリット：信用が下がる、怒られる、状況によっては自社に損害が発生する

まあ自身へのメリット少ないですが将来膨らむ迷惑や負債は潰せますね。デメリットの2つはまだしも損害発生は大事ですね。どうしようもないものはどうしようもないですが

見なかったふりについては

メリット：近々自身が辞めるもしくは抜ける予定ならば保身になる
デメリット：将来他の人に迷惑をかける、ばれないかなどでメンタルがやられる

所謂 “爆弾” や “負債” を残す形になります。保身のために言わない人も多そうですが、サイコパスでなければずっと頭をよぎりますし、他の人に押し付けるのはどうかと思います。周りがそんな人たちばかりなら速攻辞める職場ですね。

次にしれっと修正するついては

メリット：ばれなければ誰にも迷惑をかけない
デメリット：記録に残さなければ同じミスを再発する可能性がある

そもそもしれっと直せるような状況はあまりない気がしますが迷惑を一番かけない形になる気がします。ただ、同じミスは再発する可能性が高いですね。そこで終われば大体忘れるものですから。

いずれにせよ障害の対応になるので自身にとっていいことは起こらないのですが、他の人にどれだけ迷惑をかけるかが変わるので正直に話しましょう。

この話をしたのは直近で自身のミスに気付いたからですね。迷ったんですがしっかり話して、リカバリーと再リリースを早く実施して対応したので将来的に良かったと思います。自身の評価は下がった気がしますけどね（笑）

まあ反省はしても落ち込まずどうしようもなくなったら “辞めてやるし、別のいい環境で頑張るわ！” くらいの心持をしましょう！誰にでも何とでもできますので、多分。ではでは

E資格が終わったので実践としてKaggleにも挑戦してみよう！

Wed, 13 Mar 2024 00:00:00 +0000

G検定に続きE資格も無事取得できたので今度は統計検定準1級やDS検定になるかと思いますが、一旦受験関係はやめてKaggleに挑戦しようと思います。

英語という観点では少し不利ですが、名前はよく知られてますし英語の練習にもなるかもしれないのでこちらを選びました。日本語が良ければSIGNATEというコンペがあります。

まずKaggleとはなんぞやということですが、競技プログラミングのデータサイエンティスト版ですね。要件を確認して、入力データを見て、予測や分類を行い、csvファイルを提出してスコアを競うという流れですね。

Kaggleの始め方は該当のページに飛んでアカウントを作成してください。メールアドレスまたはGoogleアカウントですぐに始められます。

そもそもKaggle以前にプログラム自体に触ったことがない人もいるかと思います。そんな人はpythonの勉強から始めましょう！こちらからKaggle内で勉強することもできます。pythonやpandasはもちろん、データの可視化、機械学習や深層学習、SQLも勉強できます。

プログラムが書けるようになったらいよいよ挑戦することになると思いますが、データ分析で一番重要なのはデータへの理解と加工だと考えています。

どんなデータが使われているか？、どの変数がどんな型になっているか？、外れ値や欠損値が含まれているか？、各変数の相関関係はどうか？など確認すべき点は多いです。また、そのデータに対する加工が適切かどうかも考えないといけません。欠損値は削除すべきか埋めるべきか？外れ値としてみるべきか？

8割くらいがデータへの理解と加工が重要だと思うのでこちらをさらっと流し見するといいかもです。ただ、プログラムはほぼ書いておらず図の見方やデータの確認方法がメインなので流し見でいいかと思います。

Kindle Unlimitedであればただで見れるので入っておくことをおススメします。サブスクで月額300円くらいですし、他のためになる本やくだらない本も読めますので本を読むいいきっかけになると思います。ただで見れるので細かく見ずわかってる場所は飛ばして、さらっと見ていきましょう。

次はこちらですね。たくさんの人がおすすめしてますが、データの加工方法からモデルの作成と評価、細かいポイントまで記載しています。私もまだ読み始めですが、目次を見た限りだとこれを見ればデータ分析が十分できると思います。画像や自然言語処理、GANなどは触れてないですが…

本を読みながらKaggleを触っていくのがいいと思います。よくタイタニックがおすすめされていますが、ランキングはほぼ変わらない上にやる気に繋がりにくいので今開催されているコンペに出るといい気がします。

賞金のほうでもいいですし、SwagやKnowledgeでもいいと思います。最初は上を目指さず、自身でいろいろ試して解答を提出して、他の人のコードを覗いたりDiscussionに参加したりするといいと思います。思わぬアイデアが埋まってたりしますし、知らないですが…

とまあこんな感じで参加しようと思います。まずはテーブルデータのコンペから参加してみて、ゆくゆくは画像系とかやってみたいですね。ではでは

E資格（エンジニア資格）2024#1に無事合格したのでそれまでの話をつらつらと

Sun, 10 Mar 2024 00:00:00 +0000

E資格について昔話したと思いますが(こちら)、結果はどうだったか、どんな勉強をしたのかを話していこうかと思います。

まずこちらでJDLAが2024年第一回E資格の結果発表が出ています。合格率や平均得点率、年代・業種・職種・役職別の合格者数が出てます。

私の結果がこんな感じです。

応用数学と開発環境は6割切ってますが、機械学習と深層学習は7割近くになってますね。ちなみに今のタイミングでX(旧: Twitter)で"E資格"を調べると他の人の得点率を見れます。落ちた人の結果を見ると機械学習と深層学習の得点率が低かったみたいです。

問題数から見ると応用数学と開発環境は出題数が少ないので最悪ほぼ取れなくても問題なさそうです。機械学習と深層学習が問題数多いのでこちらを抑えればいけそうな気はしてます。

結果はこんな感じでしたが勉強方法は割とシンプルです。

前にもお話ししましたが私はStudy-AIを使って認定証を取りました。Study-AIでは模擬試験とその解説、過去問(32問分)がありますのでそこを徹底的に理解し、満点取れるまでやりました。

他の方法だと黒本だったり参考書をチェックしたりですかね？それからデータ加工のプログラムは仕事で使ってるので “np.array” だったり、論文で書かれてることはこんな書き方できそうだなというのはなんとなくわかります。実際にプログラムを動かすのは大事ですね。

何度も話してますが資格はあくまで資格なので実際に実装できたり、知識を活用していくことが大切だと思います。資格を取って終わり、じゃなくどう活用していくか？なのでそろそろKaggleに挑戦してみようかと思います。ではでは。

pythonの仮想環境構築をいくつかやったので使ってみた感想を書く

Fri, 08 Mar 2024 00:00:00 +0000

前回の続きになります。

前回は仮想環境が必要なの？というテーマで書いてみましたが、とはいえ使えるに越したことはないので実際に試してみて使った感想を残そうと思います。

今回仮想環境を構築するにあたって試してみたのは以下

pip
venv
pyenv（環境的に使えなかった）
pipenv
poetry
docker（環境的に使えなかった）
Rye（環境的に使えなかった）

一応ざっくりと説明すると

ライブラリのインストール：pip、pipenv、poetry
仮想環境の構築：venv、pipenv、poetry、docker
pythonのバージョン管理：pyenv、docker

一般的に組み合わせとしては

pip + venv + pyenv
pipenv + pyenv
poetry + pyenv
docker + pipenv

あたりだと思います。私も依存関係とかは詳しくないのでそうなんだという認識ですが…

まずは “pip” 、pythonユーザーであれば皆さん使用してるので説明は省きますが、標準ライブラリで馴染みがあるものですね。

次は “venv” 、昔はvertialenvが使われていたみたいですがそれが標準ライブラリになったものです。vertialenvとは別物ですが使い方は同じですね。

仮想環境の作成や有効化ができ、標準ライブラリなので様々な教材でも使用されると思います。有効化に面倒な設定があったり、自動化やライブラリ一覧の出力にも手間がかかるので少し使いにくいですが、覚えておいた方がいいですね。vscode使うならインタープリターの選択で有効化できますが…

次は “pyenv” です。私の環境ではシステム環境変数をいじれないので使えませんでした。

pythonのバージョンがインストールできず、localやglobalの設定もできない状況でした。使えなくて残念ですが、vscodeのインタープリターで選択すれば問題ないのでいいかと

あるいはユーザー環境変数で任意のpythonバージョンのPATHを上に移動させるとかですかね。

次は “pipenv"です。こちらはライブラリのインストールと環境変数の作成が一体化した便利なライブラリになっています。

個人的には一番使いやすく感じました。仮想環境構築のしやすさ、ライブラリ一覧の自動化は便利だなと感じました。制限がなければ “pipenv + pythonのバージョン管理” が一番楽な気はします。

ただ、インストールの遅さや抱えてる問題もあるみたいなのでpipenvさえあればいいとは思いませんが、優先度は高いというイメージですね。

次は “poetry” です。使う用途としては"pipenv"と同じですが、異なる点で言うとPyPIにビルド・公開ができるという点になります。

PyPIにビルド・公開することはあまりないので、そうなるとpipenvとの使いやすさを比べてどうか？ということになりますが、使いやすさはpipenvに軍配が上がります。

まず、poetryはpython3.9以上でしか使用できません。今の現場はpython3.7(いつか3.11になる予定)なので使えなかったりします。また、ライブラリのバージョンでも同様に使えないものがあります。

他にも仮想環境の有効化がvenvと同様手間がかかったり、vscodeのインタープリター選択画面に出なかったのでパスを通す設定をしないといけないなどがあったりして使いにくさを感じました。私の環境構築方法に問題があるかもしれませんが…

おまけとしてRyeはチームよりも個人開発向けなのでやろうとしたのですが、客先PCでは使わないほうがよさそうです。個人で触ってみようとは思います。

それからDockerです。Desktop版をインストールしようとしましたがダメでした。とはいえAWSの実行ではdockerコンテナを利用しているので、ローカルでは使えませんが開発や本番環境では使われているのでdockerfileの中身やdocker-composeをチェックしてみます。ローカルだとどんな使いやすさなんですかね？

前にも話したんですが、pythonやライブラリのバージョンが固定されているような現場では正直不要だとは思いますが、知っておいて損はないかと思いますし、知識はどこかで役立つと思います。

手軽で使いやすいという点では “pipenv” > “poetry” >= “pip + venv"に"pyenv"を足したものかと思いますが、覚え順としては"pip + venv” > “pipenv” > “poetry” がいいと思います。ついでにDockerまで使えればほぼ問題ないという印象です。

常駐先のPCでPythonの仮想環境構築って必要なの？

Wed, 06 Mar 2024 00:00:00 +0000

たまには自身の仕事の環境のことでも話をしてみるのもいいかと思って記事にしました。ただ自身の疑問や考えを整理するために書いてるので、大したことは書かないかと思います。人間っぽくていいなと思います。

大前提としてpythonの仮想環境構築について知っておくに越したことはないと思います。客先に派遣される業態ではいつ使うかわかりませんし、自社開発でもライブラリの更新をした方がセキュリティ面でも安心できると思うので、安定板と更新版で使い分けができそうです。

さて、最近新PCに移行することになりました。前のPCでは仮想環境を使ってこなかったので、これを機に仮想環境について調べこの記事を書くことにしました。仮想環境で何を使ったかはあまり触れないと思います。

私の現場では客先常駐ではないですが、お客様先から配布されたPCを使って開発を行います。スペックは特段低いわけではないので、重たい処理や大量のデータを扱わなければ問題ない程度です。ちなみにWindowsです。

ただお客様先から配布されたPCなのでセキュリティは固めです。実はpyenvを使おうとしたのですがインストールがうまくいかずpythonバージョンの使い分けができませんでした。

他にもDocker Desktopをインストールしようとしましたがこちらも無理でした。申請すれば通るかもしれないですが、他にも方法はありますので一旦諦めました。ちなみにWinMerge(ファイル同士の比較)もインストールできませんでした。前のPCは標準搭載だったのですが…

ここから本題なのですが、仮想環境を作る必要があるのか？ライブラリの管理をする必要があるのか？という問題です。もちろん客先によっては自由度が高いところもあるので一概には不要だとは思いません。

私の話になりますが、本番環境ではAWSを使っています。開発環境もありますがスコアリングのみであればローカルでvscodeを使用しています。

AWSではDockerfileでpythonとライブラリのバージョンを指定して実行しているのですが、そのバージョンが全てのプロジェクトで統一されています。pythonのバージョンであれば3.7.12、pandasであれば1.12.0という具合です。

こうなるとローカルでも使用するpythonやライブラリのバージョンは固定されるので、仮想環境の構築は不要でとりあえずpipでインストールしてしまえばいい気もします。requirements.txtに吐き出していまえば他の人にも共有できて同じ環境が作れますし…

整理してみましたがやはり不要な気がします。とは言え仮想環境構築で使ったvenvとpyenv(ほぼインストールのみですが…)の使い方もわかりましたし、他のライブラリであるpipenvやPoetryも触ってみようと思います。

次に話すとしたら実際に仮想環境構築したことかAWSについてですかね？ではでは

ヨーグルトメーカーで無限にヨーグルトを作って健康を意識する！

Sun, 03 Mar 2024 00:00:00 +0000

“QOL"を意識して生活をしていますか？

Quality of lifeという言葉の中には身体の健康も含まれています。その中で体の健康を意識するということで私はヨーグルトを摂取しています。

一応発酵食品の中では腸内環境を良くしてくれる食品の一つだったりしますが、FODMAPという観点ではNGだったりします。また論文によっては賛否があるみたいですが、美味しいので今とこは食べています。

ただヨーグルト(私はR1)を毎日買うと高いのでヨーグルトメーカーと牛乳と種菌で無限にヨーグルトを作ろうと考えました。私はこちらの商品を買いました。

こちらの商品ではプレーンヨーグルト以外にカスピ海や塩麹、甘酒、飲むヨーグルトも作れたりします。結局プレーンしか使ってないのですが…

用意するものは3つだけ

種菌(ヨーグルト100g)
牛乳(1000mlで乳脂肪分3.5%以上がおすすめ)
ヨーグルトメーカー

単純に牛乳パックにヨーグルトを入れてスイッチ入れるだけで完成します。が、デメリットが2点ほど存在します。

完成までに時間がかかる(私の商品はプレーンで7時間)
雑菌をなくすため使用する器具(使用するスプーンや蓋)は煮沸消毒する必要がある

少し手間があったりしますがここを気にしなければ無限にヨーグルトを作ることができます。

最初はヨーグルトが必要ですが、それ以降は作ったヨーグルトを種菌にすればいいですからね。

もしヨーグルト毎日100gほど摂取すると考えると月****50400円：140円×30日×12月になります。

これをヨーグルトメーカーで作った場合ですと月****15270：6,930円(メーカー)+140円(種菌)+200円(牛乳1000ml)×約41回(一日100g、10日目に種菌用に100gと考えると1000mlで9日分)になります。

年間で50400-15270=35130円お得になります！もし機器が壊れてしまって買いなおしても問題ないくらいお得になります！飲むヨーグルトだともう少しお得度は下がりますがそれでも十分です。

1人暮らしでもこれくらいお得になるので家族で食べているのであればよりお得になります。おすすめなので興味があればぜひ買ってみてください！ではでは

セキュリティを学ぶことができる"TryHackMe"で遊んでみたよ！

Fri, 01 Mar 2024 00:00:00 +0000

最近のニュースでセキュリティに関する漏洩がよく起きている気がします。

外部からの攻撃はもちろん内部からの漏洩も存在します。内部からの攻撃(人的ミス、スパイ等)は防ぐのは難しそうですが外部からの攻撃であれば大体は防ぐことができると思います。

クラウド等であればセキュリティに関するものもありますが、Webサイト等ではセキュリティに弱い部分もありそうな気はします。

セキュリティについて騒がれているのに私は全く知らなかったので少しは勉強しようかと思って"TryHackMe"というサイトで学習し始めました。こちらから学べます。

ただ、こちらは全て英語になりますので翻訳しながら少しずつ進めています。学習はこんな感じです。やる内容と進行度、難易度が表示されています。

少し触ってみた内容では以下の画像みたいな感じです。

左の方ではハッキングの内容や手順を動画付きで説明して、右側では実行する環境を作って手順通りに作業していきます。

まだ始めたばっかりなのでわかっていないことや翻訳しながらで大変ですが、少しずつ学んでセキュリティ意識を高めていけたらと思います。

余談なんですが最近物理学が面白いと思い始めました。理系なので物理学に触れたことはありますが、あまり理解できていませんでした。量子力学はAIと同様発展途中ですが、もしかしたら数十年後には必要不可欠になりそうなので、そっちも知っておくとよさそうです。

今はAIみたいな実用段階ではないですが今のうちに知って、ビジネスにも活かせる段階になった時、有利に働き稼ぐ手段が増える！かもしれないですね（笑）ではでは

引き続きfreeCodeCampの機械学習で苦戦している話

Wed, 28 Feb 2024 00:00:00 +0000

勉強していますか！

私は引き続きfreeCodeCampで認定証を取れるよう頑張っているのですが、なかなか難しくて苦戦しています。

現状機械学習プロジェクトで終わってるのがじゃんけんと画像分類と医療費予測ですね

画像分類と医療費予測はそこまで難しくないのですが、じゃんけんと今やってる自然言語処理は苦戦しています。

じゃんけんは4人のボットに60%以上の勝率を出すことがクリアの条件です。

4人のボットはそれぞれ特徴があって(以下グー: “R”、チョキ: “S”、パー: “P"とする)

特定の順でじゃんけんの手を出す
前回出したプレイヤーの手に勝つ手を出す
プレイヤーの過去10回分を集計して1番多く出した手に勝つ手を出す
過去2回分(“RR"や"PP"等)のパターンを毎回全て記録し、前回出した手＋“次出す手"を過去履歴から一番多い手に勝つ手を出す。(例：過去のパターンで"RR"が8回、“RS"が5回、“RP"が10回だった場合、前回プレイヤーの手が"R"なら"RP"が10回の最多なので"P"に勝つ"S"を出す)

この4人に勝率60%以上出せばいいのですが時間がかかってしまいました。ちなみに最終的には画像のような勝率になってました

1人以外は99%以上の勝率になりました（笑）。3人だけ個別で対応して1人は何もしなくてもテストクリアしたので特に対策はしていません。もしかしたら連鎖マルコフモデルを使えばよかったかもしれませんが、力押しです💪

画像分類と医療費予測はChat-GPTに手伝ってもらいました。とは言え簡単な加工とモデルの作成だけだったのですが、コードの中身を全て解説してもらいながら終わらせました。

残りの自然言語処理問題ですね。書籍推薦アルゴリズムとスパム分類ですね。こちらもChat-GPTに頼って解説してもらいながやったのですがうまくいきませんでした…

なかなか難しいですがもう少しいい方法がないかChat-GPTとキャッチボールしながら探してみようと思います。気晴らしに他の講座をやるのも手ですね！ではでは

freeCodeCampというサイトで認定証でも取ってみる話

Sun, 25 Feb 2024 00:00:00 +0000

E資格が終わって次に何しようかなと思った時にたまたま目が付いたサイト"freeCodeCamp“をやってみました。

一応無料でできるものでテストに合格できれば認定証がもらえます。このようなサイトやCourseraなどで認定証をもらえますが、どこまで効果があるかはわかりません。

ただし、海外でも十分役に立つかなと思っているので学位とかなければ取るに越したことはないかと思います。日本だけでいいなら不要だと思いますが、私は日本だけで活躍するのは危ういと感じているので、海外でも使えそうなものを探していました。

講座はいろいろありますので気になったものを触ってみればと思います。

基本は英語ですが日本語に変えることもできます。翻訳が怪しい部分もありますが、なんとなくわかります。本格的な翻訳も募集しているみたいです。

私はメインはpythonを使っていますのでpythonに関する認定証を2つ取りました。

今は残りのpythonに関する認定証を取得中です。少し難しいですが…

これが終わったら他のやつも取ってみようと思います。APIやデータベースはできたほうが楽しそうですからね。

問題としてChat-GPTを使っても問題ない気はします。コードをほぼ任せてみましたが合格できましたので。また、Copilotのような機能があるので気にせず、積極的に利用しても問題ないかと思います。コードの中身はしっかりと理解したほうがいいですが…

テストを受ける前に学習をすることもできます。動画での学習と内容チェックですね。

さて、生成AIが出てきてもしかしたらプログラマーやデータサイエンティスなどの業種が将来的になくなるかもしれない時代、さらに日本は少子化により給料も需要も下がるかもしれない時代に突入しているので、今のうちにやれることをやって将来に備えたいですね。

それでは楽しいエンジニアライフを。ではでは。

ANTCICADA(アントシカダ)でコオロギラーメンを食べに行きました！

Fri, 23 Feb 2024 00:00:00 +0000

“昆虫食"と聞いて顔をしかめる人は多いと思います。ちなみに私も積極的に食べようとは思いません。某大臣がコオロギなどの昆虫食を進めていましたが、国で進めるのはどんな意図があるんだろうと思っていましたが…

昆虫食のメリットとしては

高タンパクで栄養価が高い
コストが低いので生産しやすい
他の動物の飼育に比べて環境に優しい
飼料に加工できる

というところだと思います。これだけ聞くと割とよさそうではありますね。デメリットとしては

甲殻類などのアレルギーの人は食べられない
農薬の規制が必要になる
見た目

調べてわかったのですが農薬の規制は初めて知りました。言われてみると毒物は食物連鎖の上に行くほど凝縮されやすいというのがあるので、昆虫の餌(主に植物)には気を付けないといけないということですね。

またアレルギーは"エビのシッポ"と"ゴキブリの羽"の成分が同じと言われるので理解しやすかったです。

見た目はどうしようもないですね。よく提供されるものは素揚げや佃煮が多く、見た目がそのまま出たりするので努力で克服できる気はしません。粉末にすれば別かもしれませんがそれで高タンパク質がとれるのか疑問ですね…

さてANTCICADAのコオロギラーメンですがこんな感じです。虫が苦手な方は注意してください。

コオロギの素揚げが1匹ですがそれ以外は普通の醤油ラーメンです。味は美味しいですが匂いが少し独特で虫？か土？のような匂いを感じました。

ちなみに合計160匹ほどのコオロギを使っているみたいで、日ごろ餌を厳選して育てたコオロギを出汁と醤油と油にして作ってるみたいです。出汁に使われたコオロギの山を出され「撮っていいよ！」と言われましたが流石に写真に収める気にはなれませんでした（笑）

この店の装飾として飼ってるコオロギやはちみつ漬けにした虫、蛇などが飾ってありました。また店を開業した方は虫の論文も読んでるみたいで、本や絵本が飾ってありました。

ちなみにこのお店は通販もやっていますがラーメンと醤油は売り切れています。見た目ではわかりにくいし、味もいいですからね。また、ラーメンの提供は日曜のみなので普段は食べられません。

私も小さい頃は平気でしたが大人になるとやっぱり無理だと感じますね。籠に入っていたり標本にされているのは問題ないですが、触れられるような状況だと無理だと感じます。生態系とか特徴が面白い虫もいるので興味はあるんですけどね…

ここで最初に戻るのですが昆虫食を食べることのメリットは”高タンパク“であることです。しかも少ない量で。

体に良い食事をするのであれば牛、豚、鳥などのタンパク質に加え、食物繊維やビタミン、糖質等たくさんの食物を摂取する必要があります。

タンパク質を昆虫食に変えることで食べる量が減るので、その他の栄養素を取りやすくなる(食べられる量が増える)と考えています。

ただ、出汁にしたり粉末にすると美味しいけど高タンパク質というメリットは失われるのでは？という気がします。かといって素揚げにしたものを食べるのには嫌悪感から難しい。

ここを上手く高タンパク質が摂取でき、なおかつ見た目に嫌悪感を感じにくい料理が提供できればいいんだろうなという気がします。虫の構造を把握し、殻や頭、足などを適切に処理し、タンパク質を消さず提供できるような料理人はどこかに存在するのでしょうか…

皆さんも興味があれば食べてみてください！味は美味しいので後は勇気のみ！ではでは

E資格お疲れさまでした！合格したかどうか五分五分…

Tue, 20 Feb 2024 00:00:00 +0000

2024#1のE資格お疲れさまでした！個人的には五分五分くらいの出来でした。振り返るとあの箇所間違ってたなと思うとこもいくつかあります。

今回テストを受けてみてわかったことは、G検定同様言い回しが少し独特に感じました。言い方を変えると表面だけの理解では解けないと感じました。

全ての問題がそうではないですが4割くらいがそう感じました。

また問題数は103問の120分ですがある程度理解して入れば、計算問題があっても20分くらいは余る気がします。

シラバスを見て記事に簡単にまとめたりしましたが、全く出ない内容(コンテナやCTC等)があったりして少し困惑しました。学べてよかったとは思いますが…

次回のシラバス(こちらからダウンロードできます。)見る感じだと数学の内容はあまり変わらず、機械学習はバッサリ削られてる雰囲気です。深層学習も音声処理とメタ学習はバッサリですね。能動学習と連合学習は元からなかった気がします。

こうやってバッサリカットされたということは他の箇所が頻出するということなので、深層学習はより理解を深めたいといけなさそうですね。特に生成AIに関するGPT系やGNA系は最近の論文も確認したほうがよさそうですね。

今回の学習で色んな事が学べました。Dockerはローカルで使ったことがないので触ってみよう！とかHagging Faceで配布されてるモデル使って自然言語処理のプログラム作ってみよう！とか画像認識でいい使い道ないかな？とか考えてました。

一先ず資格が終わって勉強から解放されたので他にやりたいことをやっていきたいと思います。ちなみに試験後にコオロギラーメン食べてきたのでその話もしようと思います。ではでは！

E資格受験前なので復習がてら学んだことをざっくり振り返る ~ 深層学習後編、開発環境編~

Sat, 17 Feb 2024 00:00:00 +0000

前回の続きになります。深層学習の後編になります。もう一息です。

まずは生成モデルと識別モデルについてです。

識別モデルは入力Xから出力Yへの直接的なマッピングを学習することを目指しています。このマッピングは条件付き確率P(Y | X)を使用して表される。与えられた入力データに基づいて出力ラベルの確率を最も正確に予測する。
生成モデルはデータの同時確率P(X,Y)またはデータの周辺確率P(X)を通じて行われる。観測されたデータがどのように生成されるかの理解を深め、新しいデータポイントを生成する能力を持つこと。
ナイーブベイズ：P(X | Y) = ΠnP(xi |Y)、P(xi |Y)は特徴xiが与えられたクラスYに属する条件付確率
GAN：生成器Gがランダムノイズからデータを生成し、識別器Dが実データと生成データを区別しようとする。minG maxD V(D,G) = Ex~~Pdata(x) [logD(x)] + Ez~~P(z) [log(1 - D(G(z)))]、V(D,G)は識別機Dと生成器Gの値関数、Pdataは実データの分布、Pzは生成器の入力となるノイズの分布。

次はVAEとVQ-VAEについてです。

VAE(Variational Autoencoder)：入力データを低次元の潜在空間にエンコードし、その潜在表現から元のデータを復元するように学習するオートエンコーダの一種。潜在空間における確率分布をモデリングすることにより、新しいデータの生成も可能。
- データxから潜在変数zの分布qΦ(z | x)を推定し、デコーダを用いてzからxを再構築する確率pθ(x | z)を最大化する。
- 潜在変数zの事後分布qΦ(z | x)が事前分布p(x)に近づくように制約をかける。そして以下の損失関数を最大化する。
  - L(θ,Φ; x) = Eq(z | x)[logpθ(x | z)] - Dkl(qθ(z | x)||p(x))、DklでqΦ(z | x)とp(z)の分布の類似度を測る。
VQ-VAE(Vector Quantized-Variational Autoencoder)：VAEの概念を拡張し、潜在空間において離散的な表現を使用する。ンコーダが出力する連続的な潜在表現を、事前に定義された離散的なコードブックにマッピングすることにより、潜在表現をベクトル量子化する。
- エンコーダが出力する潜在変数ze(x)を、コードブック内の最も近いコードベクトルzqにマッピングする。損失関数は以下のように定義する。
  - L = logpθ(x | zq) + ||sg[ze(x)] - zq||^2 + β||ze(x) - sg[zq]||^2、sg[⋅]はstop-gradient演算子、バックプロパゲーション時にその入力に対する勾配の計算を停止させる。βはハイパーパラメータ
使用例：画像生成や画像編集、データ圧縮、音声合成と音声変換、テキスト生成とスタイル転送、異常検知、強化学習

次はDCGANとConditional GANについてです。

DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)：CNNを用いたGANの一種、プーリング層を使わずに、ストライド畳み込みと逆畳み込みを使用する。学習済みモデルは、未ラベルの大規模データセットから有用な特徴を自動で抽出するでき、他のタスクに転移学習で利用可能。バッチ正規化をGeneratorとDiscriminatorの両方に適用することで、学習過程を安定させる。

E資格受験前なので復習がてら学んだことをざっくり振り返る ~ 深層学習前編 ~

Mon, 12 Feb 2024 00:00:00 +0000

前回は応用数学や機械学習につてい振り返ったので、今回は深層学習について振り返ります。おそらく長くなりそうなので2分割しようと思います。

まずは**全結合型ニューラルネットワーク(Fully Connected Neural Network, FCNN)**についてです。

入力層、隠れ層、出力層から構成され各層の全てのノードが前の層の全てのノードに重み付きの接続をしている。
前向き伝播 (Forward Propagation)：各ニューロンの出力は、前層の出力、重み、バイアスに基づいて計算され、活性化関数を通過する。活性化関数については後述します。
誤差逆伝播 (Backpropagation)：出力層の予測値と実際の値との差を計算し、その差を用いて重みを更新する。連鎖律を用いて各重みに対する誤差の勾配を計算し、勾配降下法等を使用して重みを更新する。
問題点と解決策
- 過剰適合：機械学習と同様、正則化(L1、L2正則化)やドロップアウトを使用する。
- 勾配消失/勾配爆発：層を深くしたことで勾配が急速に減少または増加する問題。解決策には重みの初期化方法の工夫（He初期化など）、バッチ正規化、残差接続（ResNet）などがあります

次は損失関数の最尤推定による条件付き分布の学習についてですが、前回の機械学習でも触れたので軽く触れる程度にします。

回帰問題：ガウス分布の尤度を最大化することは、平均二乗誤差を最小化することと同等。損失関数はL(θ) = 1 / nΣ(y - f(x, θ))^2、yは実測値、f(x, θ)は予測値
分類問題：多クラス分類では、カテゴリカル分布の尤度を最大化することが、クロスエントロピー損失の最小化と同等。損失関数はL(θ) = -ΣnΣCylogf(x, θ)、yはi番目のデータがcに属するかを示す指標変数、f(x, θ)はモデルによるクラスcへの所属確立への予測。

次は活性化関数についてです。主に隠れ層と出力層で使われます。

シグモイド関数：σ(x) = 1 / (1 + e^-x)
- 出力が0から1、二値分類問題の出力層でよく使用されるが、勾配消失問題のため隠れ層ではあまり使用されない。
Softmax関数：Softmax(x) = e^x / Σe^x
- 出力層の多クラス分類で使用、出力値の合計が1になるようクラスに属する確率を計算する
ReLU関数：ReLU(x) = max(0, x)
- 出力が-1から1、原点に対して対象なので隠れ層でよく使われる。
Leaky ReLU関数：LeakyReLU(x) = max(αx, x)、αは小さな正の定数
- ReLUの改良版でx < 0で微小な勾配をすることで、ニューロンが不活性になり,任意の入力に対して出力0だけになる問題を緩和。
双曲線正接関数(ハイパボリックタンジェント)：tanh(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)
- 計算が効率的で勾配消失問題も緩和するので隠れ層でよく使用される。

次に誤差逆伝播法についてです。前述で述べた個所は省略します。

計算グラフ：この項目については割愛しますが、調べると表は出てきますので、誤差逆伝播法の計算がどのようなものかがよくわかります。

E資格受験前なので復習がてら学んだことをざっくり振り返る ~ 応用数学と機械学習編 ~

Thu, 08 Feb 2024 00:00:00 +0000

E資格で出る内容として"確率や情報理論の計算"、“機械学習”、“深層学習”、“開発運用環境"があります。こちらからシラバスをダウンロードして確認できます。LaTeXを導入してないので数式がかなり見にくいですが、よくわからなければ調べてみてください。

まずは確率・統計の式です。

ベルヌーイ分布：P(X=x) = p^x(1−p)^(1−x)、xは結果の値(成功=1、失敗=0)、P は成功確率を表す。例としてスパムメールフィルタリングやクリック予測で使用される
ガウス分布(正規分布)：P(x) = 1 / √(2πσ^2) exp(-(x-μ)^2/2σ^2)、ここでμは平均、σ^2 は分散を表す。例として異常検出や回帰分析で使用される
多項分布：P(X1=x1,…,Xk=xk) = n! / x1!…xk! p1^x1…pk^xk、期待値E[X] = xp、分散V[X] = E[X^2] - E[X]^2 = xp(1 - p)、共分散Cov(X,Y) = Σxy - μxμy、相関係数 r = σxy / σxσy(-1~1の範囲)ここでμは平均、σは標準偏差を表す。例としてテキストデータやカテゴリデータのモデリングで使用される。
ベイズ則(条件付き確率)：P(A∣B) = P(B∣A)P(A) / P(B)、例として機械学習モデルのパラメータ推定などで使用される。

次は情報理論の式です。

自己情報量：I(x) = - logP(x)、底は2でP(x)はあることが起こる確率→確率が小さくなるほど、情報量は大きくなる
平均情報量(エントロピー)：H(X) = -ΣP(x)logP(x)、底は2でP(x)はあることが起こる確率、エントロピーが高いほどランダムで予測が難しくなり、データの圧縮や決定木などの機械学習モデルでの特徴選択に使用される。
結合エントロピー：H(X,Y) = -ΣP(X,Y)logP(X,Y) → XとYがお互いに独立であればH(X, Y) = H(X) + H(Y)が成り立つ。XとYは事象
条件付きエントロピー：H(X | Y) = - ΣxΣyP(X = x | Y = y)P(Y = y)log(P(X = x | Y = y))

Google Cloudで生成AIやクラウドの使い方に関するゲームで遊んでみよう！

Sat, 03 Feb 2024 00:00:00 +0000

こちらからゲームに参加することができます。

アクセスコードも画面に出ていますので入力して入ってください。

アクセスコードを入力するとゲームに参加できますので一つ一つ完了していきましょう！

言語の設定はここから変換できますので、気になる方は日本語に変換してください

中身はゲームというよりはGoogle Cloudの使い方を教えてくれるものでした。GCPに使い慣れていないせいか苦戦はしましたが、少しづつ進めてます。クリアするとチェックが付くみたいです。

Level1ではGoogle Storage、BigQuery、CloudFunction等の使い方を学ぶことができます。

今のところ無料で出来ていますのでもう少し進めてみようと思いますが、ゲームという観点ではAWSのほうが楽しいかもしれないですね。街の発展ができますので

AIに関する技術は確かに重要ですが、クラウドを扱う知識はもっと必要になるかと感じます。AIだけでなくサービスの提供にも必要なので知っておいて損はないと思います。

クラウドはAWSかGCPかAzureのいずれかを知っていれば十分な気はしますが、もし興味があれば触ってみると自身の幅が広がるかなと思いますので。ではでは

低温調理で健康にいい料理を作り始めた話

Sat, 03 Feb 2024 00:00:00 +0000

最近、低温調理器を買いました。私が買ったのは芯温調理器になります。こちらから買えますが楽天でしか扱ってません。

ちなみに普通の低温調理器はこちらになります。違いとしては以下のようになります。

芯温調理器
- メリット
  1. 水が不要で掃除や片付けの手間がかからない
  2. 中心温度から調理時間を計るので到達時間を考えなくてよい
  3. 幅を取らない
- デメリット
  1. 容量は少なめ(2,3食分)
  2. 低温調理が完了した場合、すぐに食べるか冷蔵しないと菌が繁殖しやすい
低温調理器
- メリット
  1. 使う容器によって多くの物を低温調理できる
  2. 調理完了後でも保温できるので放置しても安心
  3. wifiで操作や温度の確認ができる
- デメリット
  1. 水が必要で掃除や片付けに少し手間がかかる
  2. 容器によっては容量が大きいので幅を取る

どちらでもいいですが、普通の低温調理器のほうが便利なのかなという印象です。

また、ジップロックのようなパックが必要なので注意が必要です。

そもそもなぜ低温調理をすることになったかですが、健康により気を付けるようになったのが原因です。

私はもともと健康に関しては気を使っている方だと思います。食事はキノコ類や納豆はよく食べますし、野菜も取るようにしています。

運動については4か月前ぐらいから散歩からバーピーに切り替えて、より運動の負荷を上げるようにしています。ちなみに国も運動について推奨しています。こちらから見れます。

健康に気を付けていたのですが、最近知った知識でお肉の焼き加減によってはAGEsが増加して健康に影響を及ぼすということがわかりました。

AGEsとは老化物質の一つで「こげ」とも言われます。これを多くとることによってあらゆる病気のリスクが上がると言われます。おそらく外食や弁当などを頻繁に食べてる人は多く摂取していると考えられます。

私は普段料理して食べているので一般の人よりは少ないとは思いますが、調理の仕方で増えるみたいなので低温調理をすることで減らせることがわかって、買ったという経緯になります。

ちなみにAGEsが増えるのは100度を超えるような調理なので、煮るや蒸すは大体70~80度が多いのでAGEsが増えないと思います。そのため、無理に買う必要はないのですがレパートリーを増やしたかったので買いました。

肉も生で食べたほうが健康的ですが普通は無理ですね。食中毒となる菌がスーパーに並んだ時点であるので調理することが前提となっています。では調理に最適な温度はどのくらいなのか？、美味しく食べられる温度はどのくらいなのか？ということを考えます。

ちなみに食中毒となる菌を食べられるまで減らせる最低の温度が55℃みたいです。低温調理をする場合、63℃だと30分以上の加熱が必要とされています。こちらから参照できます。国が出しているので信頼はできるかと思います。

他の温度かつ大きさによっても加熱時間が変わります。それはこちらが参考になります。また、滅菌できるわけではなく、あくまで食べられるまで菌を減らすだけですので注意が必要です。

後は美味しく食べられる温度はタンパク質の話が関わってきますのでまた、別のタイミングでお話ししようかと思います。ではでは

AWSCloudQuestでゲーム感覚でAWSを触ってみよう！

Tue, 30 Jan 2024 00:00:00 +0000

私の現場ではAWSを使っています。全てを1から作ったわけではないですが、StepFunctionやLambda、CodeCommitなど基本的なものは使ってますし、必要に応じて作成したりしています。

ある程度使っていますが、たまたま見つけた記事で興味が出たので"AWSCloudQuest"というサービスを触ってみようかと思います。こちらからスキルビルダーのアカウントを作ってサインインしてみましょう！

このサービスはゲーム感覚でAWSの仕組みを理解し、実際に操作して、AWSの認定も取ろうというサービスになります。実際にプレイするとこんな感じになります。初期画面がこちら

この後、アバターの作成に入ります。アバターを作り終えると街に放り出されます。画面では何もないですが、初めは誘導されますのでそれに従って行動してください。

まずは最初の課題ですね。話を聞いて何をするのか把握します。私はAWSを触ったことがあるので多少わかりますが、ここで単語がわからなくても問題ありません。

まずは"学習"からです。ステップを進めて内容を確認しましょう。また、左の動画からAWSのコンセプトや使用するサービスについてがわかります。今回はS3についての内容です。

次は"計画"ですね。左の"実践ラボの目標"は実戦で行う内容で、“DIY"は今回の依頼内容になります。これを把握しておきます。

次は"実戦"になります。AWSコンソールを押して、専用のアカウントでAWSにログインしますのでステップを見ながら作業を進めていきます。

最後に"DIY"になります。これが本来顧客が求めていることなのでこれができればクエスト完了です。先ほどのコンソールからDIYアクティブをしましょう。完了したらバケット名を入力して検証をクリックします。問題なければクリアメッセージが出て終了をクリックします。

クリアすると報酬を受け取ります。なんかいろいろ解放されたみたいです（笑）。

これが終わったら次のクエストが出るのでまたクエストをこなして、街を発展させていくみたいです。

このサービスは一部が無料なので全てこなしたければサブスクに登録する必要があります。私はまだ登録してないですが、もう少し遊んでみて楽しければ登録してみようかと思います。

これを機にスキルビルダーで認定取得するのも面白そうですね。ではでは

Python3.12で仮想環境を整え、Open Interpreterを使って少し苦戦した話

Sat, 27 Jan 2024 00:00:00 +0000

話題としては遅い気がしますが、初めてOpen Interpreterを使いました。そのことについて記載しようと思います。

Open Interpreterについて

最近社用PCのPythonバージョンを3.12に上げました。なので自身のPCのPythonバージョンも3.12に上げることにしました。また、同タイミングでOpne Interpreterのことを知ったので使ってみようとしました。

私はCode Interpreterのことは知っていたのですが使ったことはなかったです。違いがあまりわからないのですが、Code Interpreterのオープンソース版がOpne Interpreterのようです。

Open Interpreterを実行した際、自動でライブラリをインストールされることがあるみたいです。まずは仮想環境を作ることにしました。

仮想環境の作成とライブラリインストール

今回仮想環境で使ったライブラリは"pipenv"になります。特にこれといった理由はないです。Condaでもvenvでもいいとは思います。pipenvの使い方はこちらを参考にしました。

Pipenvをインストールし、必要なライブラリをインストールします。初期化しなくてもライブラリのインストール時に勝手に作られるので、意図的にPyhonのバージョンを変えなければ初期化しなくても問題ありません。

もし、ライブラリのインストール時に “RuntimeError: Failed to lock Pipfile.lock {ライブラリ名}” というエラーが出た場合は一度仮想環境を削除して、再度作成するとうまくいくと思います。私の経験談なのでサンプル数1ですが…

仮想環境を作った時はそこのインタープリターを選択しましょう。処理の実行が失敗しますので…

仮想環境ができたのでいよいよOpen Interpreterをインストールします。“pipenv shell"でアクティブ化し、“pipenv install open-interpreter"を実行します。

Open Interpreterインストール時のエラー対処

右のエラーが出ました。“ERROR: Couldn’t install package: {} Package installation failed…”

これだけ見ても原因は変わりませんが、面倒なのでコマンドを実行した後の行から全てコピーしてきてテキストファイルに張り付け、Chat-gptに聞いてみました。そしたら下記の回答が返ってきました。

これ見たときに「Python関係ないのに必要なの？」と思っちゃいました。だってC++とRustですからね。ちなみにRustを聞いたとき浮かんだのはゲームのほうでした（笑）

一応目視でも似たようなエラーが出ているかを確認してみると以下の2つのエラーが見れました。

error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
ERROR: Failed building wheel for tiktoken、ERROR: Could not build wheels for tiktoken, which is required to install pyproject.toml-based projects

遺伝子検査の結果が返ってきたのでどんなものか見てみよう！

Thu, 25 Jan 2024 00:00:00 +0000

こちらの記事で遺伝子検査について書いてみました。

その時はHaploというDNAから民族のルーツを知る検査を行いました。実はこちらの検査が返ってきた後、Genesisという体質や疾患リスクを調べる検査とMyselfという遺伝子的な個性と自己分析による結果の比較ができる検査があります。

Haploはセールで買えましたが、実はGenesisとMyselfは1万引きで検査することができます(2検査で合計1万)。更に検査結果が出ていれば料金さえ払えば即座に結果が表示されます。

ちなみにHaploはこんな感じです。人種や移動経路、ゆかりのある苗字、血縁で近い人が表示されるページもあります。

Myselfはこんな感じです。遺伝子で出た結果とアンケートで出た結果がわかります。環境などにより遺伝子結果と変わってる可能性はあります。この結果はGenesisと被っている部分もあります。

最後にGenesisです。体質と疾患リスクがわかります。運動能力や脳の処理の力、性格、性別ごとの病気などが出ます。もちろん可能性の話ですが

能力であれば鍛えることで苦手を克服することができますし、病気も栄養や睡眠を適切に取れればかかりにくくなると思うので、気にしつつも注意していけばいいかと思います。逆にかかりにくくても健康的な生活を送れなければ疾患リスクがあがりそうです。

まだ検査が返ってきて軽く見ただけなので、もう少し調べてみたいですね。ではでは

Gemini-proを使って簡単なチャットボットを作ってみよう！

Mon, 22 Jan 2024 00:00:00 +0000

生成AIがどんどん進化していく中でGoogleが新たなモデルを出しました。それが"Gemini-pro"です。

ちなみにこちらのページの下の画像リンクからGeminiが搭載されたBardを使うことができます。

チャットボットを作るにはAPIが必要なのでまずはAPIキーを取得します。キーはこちらから取得できます。画像の"Get API key in Google AI Studio"のリンクをクリックします。

ページが移動したら"Get API key"タブから"Create API key in new project"をクリックすればAPIキーを取得することができます。これでチャットボットの準備ができました。

次にGoogle Colaboratoryを起動します。APIキーの設定とモデルの取得と機械学習webアプリケーションを設定するだけで使うことができます。今回は"Gradio"を使うことにします。他のアプリもありますが、いつか使ってみたいですね。

コードは以下のように設定します。“YOU’RE_APIKEY"に取得したAPIキーを入れてください。

!pip install gradio

import gradio as gr
import google.generativeai as genai

# APIキーの設定
GOOGLE_API_KEY = “YOU’RE_APIKEY”
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# Generative AIモデルの初期化
model = genai.GenerativeModel(“gemini-pro”)

# チャットボットの動作を定義
def chatbot(prompt):
# Generative AIモデルを使用して推論を実行
response = model.generate_content(prompt)
return response.text

# Gradio UIの設定
iface = gr.Interface(
fn=chatbot,
inputs=gr.Textbox(type=“text”, placeholder=“Press Enter to Submit”),
outputs=“text”,
live=True
)

生成AIでプロンプトを使うときに大切な26項目

Thu, 18 Jan 2024 00:00:00 +0000

2023年12月16日にプロンプトを使うときに最適な支持を出す「26の指針」が発表されました。

こちらから確認できます。対象のモデルはLLaMA-1/2とGPT-3.5/4が対象になります。

その指示の効果などはこちらのGithubで確認することができます。そして指示については以下の項目になります。

LLM使用時のコミュニケーション: 礼儀的なフレーズ（「お願いします」「もしよろしければ」「ありがとう」）は不要。直接的な言葉遣いをする。
対象者の明示: 「専門家向け」といった対象者をプロンプトに含める。
複雑なタスクの分解: 難しいタスクは、簡単なプロンプトの連続に分けて実行する。
肯定的な指示: 「～する」という肯定的な指示を使用し、「～しない」という否定的な表現を避ける。
明確化と理解の促進: 特定のトピックを簡単な言葉で説明する。11歳の子供に説明するようにする。初心者向けの説明を行う。エッセイ／テキスト／パラグラフを5歳児に説明するように簡略化する。
報酬の提示: 「より良い解決策にはxxxドルのチップを払う」と報酬を明示する。
例題主導型のプロンプト: 数例に基づくプロンプトを使用する。
プロンプトのフォーマット: 「###Instruction###」で指示を開始する。必要に応じて「###Example###」や「###Question###」を追加する。指示、例、質問、文脈、入力データを区別するために改行を使用する。
指示的なフレーズの使用: 「あなたのタスクは」「あなたは必ず」といったフレーズを含める。
ペナルティの提示: 「あなたはペナルティを受ける」というフレーズをプロンプトに組み込む。
自然な回答の促進: 「自然で人間らしい方法で質問に答える」というフレーズを使用する。
ステップ・バイ・ステップの考慮: 導入的なフレーズとして「ステップ・バイ・ステップ考える」を使用する。
バイアスのチェック: 「あなたの回答にバイアスがかかっていないか、固定観念によるものではないかを確認してください」というフレーズを追加する。
情報の精密化: AIモデルが必要な情報を得るまで、ユーザーに繰り返し質問するよう指示する。
理解度のテスト: 特定のトピックやアイデアについて尋ね、ユーザー自身の理解度をテストする。
モデルへの役割割り当て: モデルに特定の役割を割り当てる。
区切り文字の使用: 区切り文字を使用する。
単語やフレーズの繰り返し: プロンプト内で特定の単語やフレーズを複数回繰り返す。
思考の連鎖と例示: CoT（Chain-of-Thought）と例示を組み合わせる。
出力プライマーの使用: 望ましい応答の開始部分でプロンプトを終了する。
詳細な記述の要求: 必要な情報を提供し、[トピック]について詳細な[エッセイ／テキスト／段落]を書くよう指示する。
文体の維持における修正: ユーザーの送信したすべての段落を見直し、文法や語彙を改善するよう指示するが、文体を変えない。
複雑なコーディングプロンプト: 複数のファイルにまたがるコードを生成する際に、指定されたファイルを自動的に作成するよう指示する。
一貫性のあるテキスト生成: ユーザーが提供する出発点から、LLMが一貫性を持ってテキストを生成するよう促進する。
生成要件の明示: モデルがコンテンツを生成するために従うべき要件を、キーワード、規制、ヒント、または指示の形で明確に示す。
サンプルに基づくテキスト作成: 提供されたサンプルに似たエッセイや段落などのテキストを書くよう指示する。

ただ、英語での調査でモデルも一部だけなので参考程度で考えたほうがいいかなという気はします。日本語でやる場合は、他の方法などもあるかもしれないですね。

E資格まで後1ヵ月なので頑張ろう！

Wed, 17 Jan 2024 00:00:00 +0000

さて約1ヵ月後にE資格が迫ってきました。そろそろ本気で取り掛からないとなと感じています。

せっかくなので受ける経緯とどう勉強したかを書いてみようかと思います。

そもそも私はG検定を受けていました。それが1年前ですが転職を考えたときに実務の部分が薄く感じたので資格で補強しようと考えました。

無事G検定は2023年3月頃に合格しました。その直後ですが、とあるメールが届きました。E資格の資格を受ける料金が割引されるという内容でした。

ちなみにE資格は割とお金がかかるものになってます。会社によっては何十万とかかったりします。もちろん国の補助金で安くなったりする場合もありますが、それでも10万以上かかるのが普通です。

ちなみに私はStudy-AIという企業様のe-ラーニングを受けていました。入会料金が3万で月々3千円くらいです。かつ、受験料が3万ぐらいなので最短だと合計7万5千くらいになると思います。これが企業の講習では最安かと思います。大学の講義を受けるなら別かもしれませんが…

私が受験資格を得たStudy-AIという企業様の講習内容ですがざっくり以下になります。

応用数学
機械学習
深層学習-前編
深層学習-後編
E資格試験対策

G検定でも上記の内容はでましたが、E資格ではより詳細でコードも含めた内容となっています。

また、1~4ではレポートの提出とテストの合格が必須条件になっています。

私が提出したレポート内容ですが、配布されたコードの実行キャプチャとビデオ講義の内容で大事な個所をまとめました。

テストの内容は講義で書かれていないことばかりですが、内容を把握していれば問題ないかと思います。ただし、間違っても正しい解答はわからない上にテスト実施は5回までとなっているので少し慎重になったほうがいいかもしれません。

解答料金やテスト実行回数増加料金(いずれも3千円ほど)払えばやりやすくなるかもしれませんが…

1~4まで終わるとE資格の修了者ナンバーがもらえます。ただし、修了者ナンバーをもらうまでの期限があるのでそれまでにレポートの提出とテスト合格しないといけません。大体E資格受験の1ヵ月前までが期限になります。

修了者ナンバーをもらえればこちらからアカウントを作成して、申し込みをし、受験料を払えば当日受験することができます。

果たしてこの資格が役に立つのかといえば微妙かもしれませんが、実際に手を動かすきっかけになるかと思うのでありかもしれません。また、今ならテストについては画像キャプチャしてGPTにでも聞けば解答を得られるかもしれないですね、やったことないですが…

ブログの更新が遅くなりましたが引き続き勉強続けていきたいと思います。ではでは

Claude(クロード)という新しい生成AIを触ってみたよ

Wed, 10 Jan 2024 00:00:00 +0000

生成AIの進化がすごい昨今ですが7月頃に出たAnthropic社のClaudeという生成AIを触ってみました。

一応聞いてみましたが、やはり英語のほうが得意みたいですね。とはいえ日本語も対応しているみたいなので少し触ってみます。

Chat-GPTとどう違いがあるのかわかってなかったので聞いてみたら、こんな感じの回答をもらえました。Chat-GPTは会話重視ですがClaudeは情報提供重視みたいですね。ただ、情報提供だと曖昧なので少し深堀してみようと思います。

なるほど、こんな感じですか。とはいえChat-GPTと大きく違うかと言われるとまだよくわからないのですが…

次は最新情報の日付を調べてみましょう。Chat-GPTは2023年の4月時点の情報だったと思いますが、こっちはどうでしょうか？

あまり的を得ない回答でした。もう少し具体的な日付を出せるようやってみましょう。最近起きた能登半島の地震について聞いてみました。

一応2022年のデータはあるが詳しい情報まではないという感じですね。最後にファイルの確認をしてみましょうか。

裁判の判例ファイルをアップしてみたのですが、合ってそうです。ちなみにこれ無料で使えています。Chat-gpt3.5だと判例は読み切れなかったかと思いますので、コスパに対する性能は高そうです。

今回はこれくらいで終わりにしようと思います。最近の進化は凄すぎてなかなか追うのは難しそうです。ですが、時代に取り残されないよう活用できる側にまわるため色んな情報を取り入れていきましょう！ではでは

日本人向けに作られた性格テストで自身の性格をより正確に知ろう！

Thu, 04 Jan 2024 00:00:00 +0000

性格診断テストでよく知られているのが"ビッグファイブ"と言われています。その他ストレングス・ファインダー等があると思います。

ただ、これらのテストは欧米では正確性が高いのですが、日本だと精度が低くなると言われています。そこで日本人向けに作られた"FFPQ"というテストを行ってみました！

こちらでテストの内容や結果などが載ってたりしますので、気になる方は見てください。

解答方法は以下で行い、設問に"*“が付いた場合、数値が逆転します。(1→5, 2→4…)

全くちがう
ちがう
どちらともいえない
そうだ
全くそうだ

設問は以下になります。

憂鬱になりやすい (Em3)
自分がみじめな人間に思える (Em4)
ものごとがうまく行かないのではないかと，よく心配する (Em1)
小さなことにはくよくよしない ∗(Em1)
見捨てられた感じがする (Em3)
自分には全然価値がないように思えることがある (Em4)
陽気になったり陰気になったり，気分が変りやすい (Em5)
よく緊張する(Em2)
明るいときと暗いときの気分の差が大きい (Em5)
緊張してふるえるようなことはない ∗(Em2)
大勢でわいわい騒ぐのが好きである (Ex3)
地味で目立つことはない ∗(Ex5)
にぎやかな所が好きである (Ex4)
大勢の人の中にいるのが好きである (Ex3)
もの静かである ∗(Ex1)
人の上に立つことが多い (Ex2)
人に指示を与えるような立場に立つことが多い (Ex2)
じっとしているのが嫌いである (Ex1)
人から注目されるとうれしい (Ex5)
スポーツ観戦で我を忘れて応援することがある (Ex4)
あまりきっちりした人間ではない ∗(C1)
仕事を投げやりにしてしまうことがある ∗(C3)
よく考えてから行動する (C5)
仕事は計画的にするようにしている (C5)
責任感が乏しいといわれることがある ∗(C3)
まじめな努力家である (C2)
根気が続かないほうである ∗(C2)
几帳面である (C1)
しんどいことはやりたくない ∗(C4)
欲望のままに行動してしまうようなことは，ほとんどない (C4)

新年のご挨拶

Wed, 03 Jan 2024 00:00:00 +0000

新年あけましておめでとうございます。今年も宜しくお願い致します。

今年の目標は"新しいことに積極的に挑戦する"です。“新しいこと"というとふわっとしてますが、自身がやったことのないもの、出来事、人、環境等に飛び込んでいきたいなと考えてます。

現在28歳ですが、30歳が近くなってきたので今のうちにいろんなことに挑戦しておきたいなと思っての目標です。

このブログもそうですが、とりあえずサーバー契約1年だけ続けてみようと思います。継続する力を身に着けていきたいですね

私事なんですが年末年始は風邪で過ごしていて、ブログ書けなかったので明日も書けたらと思います

では次の記事で

転職メールの管理をBardにやらせたら楽になるのではと試行錯誤したやつ

Wed, 27 Dec 2023 00:00:00 +0000

ここのとこあまり役に立たなそうな事ばかり書いていたので変わった内容を書いてみました

転職を検討した際にいろんなサイトから"スカウト"や"気になる"などのメールが来るかと思います。正直をそれらを整理するのが面倒だし、確認も大変だなと思うことが多々あります。

そこでGmailを使ってるならBradを使って楽にならないのかと考えました

今回は"Green"という転職サイトを使ってみました。まずはこんな感じ

なるほど、ここで表示されてるのは"スカウト"をいただいた企業様一覧ですね。

この一覧はスプレッドシートで見れるので作成してもらったらこんな感じ

おお！これを使えばだいぶ管理がしやすくなるのでは！

“スカウト"もありますが、“気になる"という機能もあるみたいでこちらは件数がかなり多いです。

おや？想定よりもかなり少ない件数になりました。

少し趣向を変えて質問してみようと思います。メールの文面で該当するものを抽出してもらいます。

確かにでましたが、やはり全部は出てこないみたいです。Gmailにはタブ別に分けられていたりするのでタブを指定してみました。

何をもって可能性が高いと言ってるかは不明ですが、200件以上あることはわかりました。

ただ、この表には200件も入ってなかったので入るよう指示を出します。

途中で切れてしまいました。そもそも1つの表にまとめてほしいのでそう指示を出してみます。

いやいや、まさかの手動でやれと！？面倒だから頼んでるのに！？ちょっと苛だったので命令口調に

おお！これで確認が楽になるのか！数時間かかってもいいからやってくれるのであれば有難い！ということで必要な情報を渡しました。

これで出来たらウキウキだ！楽しみ！と思って待ってました。とはいえせっかちなので数十分後にきいてみました。

まあ、しょうがない件数も多かったから時間はかかるよねと。数時間後…

いや、まだやってすらなかったのかい！ということで作業を開始するよう指示を出しました。数時間後…

まとめる作業が大変みたいです。1.5Gってそんなにデータ量あるの！？と思いましたが辛抱強く待つことにしました。2日後…

キターーーーーー！終わった！長かった！途中何回か聞きましたが、同じ回答だったので割愛しました。よし、このURLで確認できればこのやりとりももう終わり！

はあ？ナニコレ？できてないじゃん。それとも出来たけど消したりでもした？Bardに呆れた私はこれ以降使うことをやめました。

とはいえ、誰かとのやり取りぐらいだったら簡単にまとめられそうなので忘れがちな人にはいいかもしれないです。

ただ、Chat-GPTでも個人情報の流出があったりしたので、Bardのような色んなGoogleアプリの連携ができるとより流出の可能性があるのでは？と気にしてたりします。

AIは便利ですが、万能ではなくリスクもあるので気を付けつつ、楽な暮らしを目指していきたいですね！ではまた次回の記事で

Meta Quest3 というVRを買って、年末年始を過ごすぞ！

Mon, 25 Dec 2023 00:00:00 +0000

皆さんは年末年始の予定はありますか？年越しそば食べたり、おせち食べたり、お汁粉食べたりすると思いますが、私はVRゲームを遊びつくしてみようかなと思います。

届いたときはこんな感じ、VR本体とコントローラーが付いてきます。

その他のアクセサリを付けて充電したらこんな感じ

Elite ストラップですがバッテリー付きではないので大体2時間遊んだら充電が切れます。充電しながらまたはSteamを有線で遊ぶ人はなくてもよさそうですが

容量は128GBを買いました。必要に応じてダウンロードと削除をすればいいかと思いましたので。

128GBを超えるゲームができませんが、あまりないと信じてます（笑）

VRゲームを始めて勝手がわからなかったのでまずは無料のゲームから遊ぶことにしました。

“Beat Saber デモ版”、“Asgard’s Wrath2”、“Republique VR"を遊んでみました

どれもかなり面白くて充電切れるまで遊べますね！“Beat Saber"に関しては製品版を買いました。“Asgard’s Wrath2"はmeta quest3を2024/01/27までに買えば無料でできるみたいです。ただ、個人的に酔ったので適度な休憩は必要ですね。

他にもいろいろ面白そうなゲームに目星をつけ、今はセール中なので買ってみようかと思います。

また、VRChatやclusterなど他の人との交流もできるみたいなのでそこも挑戦してみようとは思います。対戦ゲームは苦手なのでやらないですが…

もう一つSteamのVRも試してみたのですが、解像度が悪くゲームがカクカク気味だったので原因を調べてみようと思います。有線LANとQuest Linkを付けたうえでこれだったので…

それでは、メリークリスマス！

動画編集ソフトでAviutlを使っています

Sat, 23 Dec 2023 00:00:00 +0000

皆さんは動画をどのように作っているか知っていますか？最近はショート系の動画も多い気がしますがスマホで作ってる人も多いと聞きます。

私も2年ほど動画をYoutubeに上げてたりします。完全に趣味の領域なのでチャンネルまではお見せ出来ないですが、ゲームの実況動画になります。カットとシーンチェンジを使ってます。字幕は音声AIによる自動生成なので手動で付けてません。精度は悪いですが…

動画編集といえばAdobe Premiere やFinal Cutが有名ですかね？私は趣味でやってるので完全無料のAviutlを使っています。このソフトは有志で作られたもので最近は更新がされてないですね。ですが、プラグインが豊富で色んなカスタムができるようになります。

起動するとこんな感じ(プラグインを入れてるので多少異なりますが)

左の画面で録画した画面、右の画面で音声データなどが表示されます。

できることはデフォルトだとできることは少ない上に出力する動画の拡張子も少ないです。プラグインを入れることで".mp4"が使えたり、処理が速くなったり、作業効率があがったりするので調べて入れることを勧めます。

とはいえ、めんどくさい人は有料の物を使ったほうが楽ですし、操作もしやすかったりするので諦めたほうがいい気もします。ただ、情報はかなりでてますので探してみると面白いプラグインや変わった情報も出てきたりするので、自身で試行錯誤するのが好きな人には向いています。

是非、スマホで動画取って、編集してみて、どこかのプラットフォームにアップしてみると楽しみが見えるかと思いますよ！

GitHubに今更創作物を登録してみました

Wed, 20 Dec 2023 00:00:00 +0000

転職をする際、エンジニアの場合自身で何か作ったものがあれば提出することがあると思います。また、転職サイトによってはGitを登録することもあると思います。

私は仕事に必要な時にその場で覚えるタイプなのですが、たまに興味があるものがあってそれを作ってみたいということがちょくちょくありました。ただ、最後まで作りきったことは少ないのですが…

こちらから見ることはできると思います。publicなので誰でも見れます。仕事では基本privateですが、特に利益に繋がったり特別な制作物でなければpublicでもいい気がします。何が利益に繋がるかはわかりませんが…

ところで、人のGitHubを見たことがほとんどないのですが、一般的にはどのようなものをGitにあげてるんでしょうか？何か面白いものや変わった制作物が上がってたりするんでしょうか？

以前会社で作ったものをGitに上げて転職に使ってた事件がありましたが、会社の制作物はいくら自身が作ったとはいえ問題ですね。私もそうならないよう気を付けつつ、何かしら作り続けたいなとは思います。頑張って最後まで作るよう努力します…

Omega Crafterというスクラッチを取り入れたベータ版のゲームで遊んでみたよ

Mon, 11 Dec 2023 00:00:00 +0000

Scratchというプログラミング教材を知っていますか？ゲームやアニメーションをプログラムで作ることができる教材で、以下のような画面で作ることができます。

上の画像に似たようなことがゲーム内でできるのが「Omega Crafter」になります。できることはクラフト系の自動化作業になります。下の画面になります。

このゲームはクラフト系なので基本は素材を集め、武器や防具の強化、拠点の成長などをしつつ、オープンワールドを探索していきます。

また、操作はキーボードとマウスでやるのでコントローラーでゲームをやる人は少し大変かもしれません。まだベータ版なのでできることは多くないのですが、正式版出マップにでる敵の種類や武器の多さ、クラフトできるものが増えるとより楽しいそうです。

また、マイクラが得意な人はこっちも楽しいかと思いますが、私はクラフト系はそこまで得意ではないので自動化もいまいち活かせない感じがしてます。戦闘は割と楽しんでますが…

もし興味があれば正式版が出る前に触ってみるのもいいと思います。Steamで無料プレイができますのでぜひ楽しんでみてください！マップ埋めはやっておきたいなー

遺伝子検査で自分の特性や先祖を調べて新たな発見をしてみよう！

Fri, 08 Dec 2023 00:00:00 +0000

皆さんは遺伝子レベルの自身の特性やご先祖などがどんな人か気になったことはありますか？私はそこまで興味なかったのですが、1度くらいは見てみたいと考えてました。

そこでGeneLifeという検査キットを目にしました。値段は1万5千円ですが、今はクリスマスセール(2023/12/21まで)をやってるみたいで20%オフになってるみたいです。私が注文した時はやってなかった…

また「Haplo3.0」か「Genesis2.0 Plus」を注文すると1万円オフで「Myself2.0」かもう片方を追加で検査することもできるみたいです。

注文するとこのような形で届きます。

この検査では唾液を検査キットに入れて郵送します。結果がでるのは1ヵ月後になるので私は1月くらいになるかと思うので来年が楽しみですね！検査キットはこんな感じ

また15万で6500項目以上の解析をできる検査キットもあります。検査できるだけじゃなく提携している医療従事者の援助を受けることもできます。いつかここまでやってみたいですね

ちなみに遺伝子の研究結果が変わることがありますが、随時反映されるみたいで、一度検査を受ければ最新の遺伝子研究結果が反映されるみたいです。

数世代のご先祖だったら調べれば出るかもですが、大陸間の先祖や本来の自身の特徴、環境によって変わった性格などもわかりそうなのでもし興味があれば是非是非

GASを使って勤怠管理の提出を忘れないようにしたい！

Sun, 03 Dec 2023 00:00:00 +0000

皆さんは日々の作業の中で提出物などはありますか？

私は月の初めの第1営業日、月の終わりから5営業日前、最終営業日に勤怠の提出があります。忘れがちな私はよく上司から提出していないと言われ、言う側も言われる側もストレスだと思い、Slackに通知が来るようなプログラムを組むことにしました。

連携で使用したアプリは以下の2つになります。

GAS(Google Apps Script)
Slack

やることは以下の順でやっていきます。

Slackに通知するためのアプリ作成
GASにコードを書いて日時実行の設定を行う
- コードの作成
- 実行トリガーの作成

アプリの作成

1つ目ですがまずはSlackのアプリ作成から始めます。こちらからアプリ作成ができます。リンク先に飛んだ後、赤枠の「Create New App」をクリックします。

この画面が出たら赤枠の「From scratch」をクリックします。

この画面が出たらアプリの名前と使用するワークスペースを設定します。仕事で使ってる人はワークスペースが所属している会社名になったりすると思います。設定が完了したら「Create App」をクリックします。

通知の設定

この画面になりますので「OAuth & Permissions」をクリックして、通知の設定をします。

次に、Scopesでアプリに与える権限の設定を行います。「Add an OAuth Scope」をクリックし、「incoming-webhook」を選択します。今回は特定のチャンネル(自身のみ)通知を送る設定なのでこちらを選択します。

ワークスペースへのインストールとURL作成

同じタブで下の方にスクロールするとこの画面が出ますので「install to Workspace」をクリックします。

次に、権限が求められますので投稿先を自身のチャンネルに設定して、「許可する」をクリックします。もし、他の人にも通知をしたい場合は、そのチャンネルに設定してください。

これで通知に必要なURLを設定することができましたので、次はコードの作成に移ります。

コードの作成

2つめのGASに関してはこちらを参考にして作り、コードのきれいさを保つため、Chat-GPTに頼みました。1つ目の設定が終わったらwebhook URLをコード内に貼り付けます。

もし、会社で特定の日が休日であればそこも考慮することができます。私は年末年始辺りの日付を入れてます。“specialHolidays"という変数に日付を入れていただけるとできます。

// Slackに特定の日の通知を送る関数
function documentAlert() {
  const today = new Date();
  // const today = new Date("2023/12/22"); // テスト用: 

  const monthEnd5Date = getLastDateOfMonth(today);
  const monthEnd1Date = getLastDateOfMonth(today);
  const monthStartDate = new Date(today.getFullYear(), today.getMonth(), 1);

  sendNotificationIfDue(today, monthEnd5Date, -5, today+"、5営業日前になりました。見込み版勤怠の提出をお願いします。");
  sendNotificationIfDue(today, monthEnd1Date, -1, today+"、最終営業日になりました。確定版勤怠の提出をお願いします。");
  sendNotificationIfDue(today, monthStartDate, 1, today+"、第一営業日になりました。自社勤怠と交通費精算の提出をお願いします。");
}

// 営業日計算関数
function dayCount(date, offsetDays) {
  let counter = 1;

  while (counter <= Math.abs(offsetDays)) {
    if (!isHoliday_(date)) counter++;
    if (counter > Math.abs(offsetDays)) break;
    date.setDate(date.getDate() + Math.sign(offsetDays));
  }
  return date;
}

// Slackに通知を送る関数
function slackSend(message) {
  const webhookUrl = "ワークスペースのWebhook URL";
  
  const payload = {
    "text": message
  };

  const options = {
    "method": "post",
    "muteHttpExceptions": true,
    "contentType": "application/json",
    "payload": JSON.stringify(payload)
  };

  UrlFetchApp.fetch(webhookUrl, options);
}

// 休日か否かを判定する関数
function isHoliday_(date) {
  if (isWeekend(date) || isHolidayEvent(date) || isSpecialHoliday(date)) {
    return true;
  }
  return false;
}

// 土日判定
function isWeekend(date) {
  const dayOfWeek = date.getDay();
  return dayOfWeek === 0 || dayOfWeek === 6;
}

// 祝日イベント判定
function isHolidayEvent(date) {
  const calendarId = "ja.japanese#holiday@group.v.calendar.google.com";
  const events = CalendarApp.getCalendarById(calendarId).getEventsForDay(date);
  return events.length > 0;
}

// 特定の休日判定
function isSpecialHoliday(date) {
  const specialHolidays = ["0101", "0102", "0103", "1229", "1230", "1231"];
  const formattedDate = Utilities.formatDate(date, "JST", "MMdd");
  return specialHolidays.includes(formattedDate);
}

// 月末最終日を取得する関数
function getLastDateOfMonth(date) {
  return new Date(date.getFullYear(), date.getMonth() + 1, 0);
}

// 特定の日に通知を送るためのヘルパー関数
function sendNotificationIfDue(today, baseDate, offsetDays, message) {
  const targetDate = dayCount(baseDate, offsetDays);
  if (isSameDay(today, targetDate)) {
    slackSend(message);
  }
}

// 二つの日付が同じ日か判定する関数
function isSameDay(date1, date2) {
  return date1.getDate() === date2.getDate();
}

実行トリガーの作成

キャリア・アンカーという仕事をするタイプを診断してみたよ

Wed, 29 Nov 2023 00:00:00 +0000

仕事についてタイプ別で分けることができるキャリア・アンカーという診断がありましたのでやってみました！

診断はこちらからできます。

以下の8項目で分けられるみたいです

私は3の自立・独立になりました。診断だけだと1つしかわからないみたいですが、本来はメインタイプとサブタイプのような複数構成になるみたいです。詳しくは「キャリア・アンカー―自分のほんとうの価値を発見しよう (Career Anchors and Career Survival)」を読んでみてください。

3の私は自立して自由に仕事をすることが良いみたいです。フリーランスもよさそうですが、会社に所属するなら裁量権が大きく任されやすい環境でも問題ないみたいです。フリーランスに1度挑戦してみようかな…

他の項目は各URLから飛んでいただくと詳しくわかるかと思いますが、ざっくり以下の感じです。

特定の分野で専門性を発揮できること(研究者等)
出世して管理者や経営者として引き継ぐこと
省略
ローリスク・ローリターンな環境(公務員、セキュリティ関係等)
起業や再建、新しい創造を好む(起業家、発明家等)
誰かを助けたり、人の役に立つこと(医療、看護、教育等)
困難や難題に立ち向かうこと(スポーツ選手？、新規事業)
仕事と家庭を両立させること(必ずしも5:5ではなく、6:4など人による)

どんな人材が欲しいのか？あるいはどうやったらこの人の才能を活かせるかにはとてもいい指針になりそうな診断だなと思いました。サブまでわかれば自身の仕事のやり方をより細かく把握できそうなので、年末年始辺りで読んでみようと思います。

ぜひ、試してみてください！

GPTsを使って1からGCPを触ってみたよ

Fri, 24 Nov 2023 00:00:00 +0000

昨今OpenAIのCEOが退任したり、復帰したりと騒がせている状況ですが、私はGPTsをうまく使えないか模索していたりします。

そんな中でGPTsを使ってGCPの構築を手伝ってもらいました。まずはGPTsの設定ですね

GPTsの設定は簡単でした。「Create a GPT」からオリジナルのGPTを作り、ガイドに従ってどのようなGPTを作りたいのか指示を出します。Configureは無視していいです。ファイルについては業界特有の知識などが必要であれば添付するといいかと思いますが、今回は使いません。

私の場合は、GCPの使い方を知りたかっただけですので特にファイルの添付なども不要です。その後は解答の仕方を聞かれたり、アイコンの見た目やGPTの名前を決めて完了になります。

作った後は簡単でひたすら作ったGPTに質問をします。BigQueryとFirestoreの違いは何か？とかcsvファイルのインポートの仕方はどうしたらいいか？とかLokker StudioとBigQueryを連携してレポートを出す方法を教えて等です。

以下は国のデータから人口動態のcsvファイルを取ってきてインポートしたデータになります。それをグラフで可視化してみました。

このようにGPTsを作って質問すれば、簡単にGCPの構築もできますし、試したいことも出てくると思います。IT系であれば特化したGPTは作りやすいですし、専門的な知識をファイルかURLで与えれば専門分野に特化したGCPもできると思います。また、他人が作成したGCPを使うこともできますので興味があれば調べて触ってみるのもいいと思います。では、よい生成AIライフを～

副業でGCPの案件をやりそうなので勉強中です

Sun, 19 Nov 2023 00:00:00 +0000

最近、友人から副業をやらないかというお誘いがありました。とはいえAWSを使ったことはありますが、GCPを使ったことがないのでとりあえず触ってみてほしいとのことでした。

触ってほしいのは以下の3つ

firestore
BigQuery
Looker Studio

Firestoreの役目としてはスキーマレスで動的なデータ構造に対応、スケーラビリティに優れ、リアルタイムのデータ処理に適しています。

BigQueryの役目としては複雑なデータ構造に対応、大規模かつ高速処理に特化し、大量で複雑な分析に向いています。

Looker StudioはBIツールとして使われ、BigQuery内のデータを可視化でき、ダッシュボードを作成し、ユーザーに理解しやすい形で表示できるツールになります。

ちなみにBigQueryにはデフォルトでオープンデータがあるのでデータ収集やインポートの必要はなさそうです。実務作業ではインポートの必要性もありそうですが、今は使えるようになるのが目標なのでこれで十分だと思います。

BigQueryでクエリを作成し、作られたデータをLooker Studioで表示するまではできそうなのですが、Firestoreのリアルタイムでデータは株や道路情報などがありますが、扱うのはもう少し先になりそうです。

副業案件までどこまで触れるかわかりませんが、自身のできることを増やし、その中で得意なこと、掛け合わせたもので専門性を高めて、来たるAI＆1億人未満の日本社会に備えられたらなーとは思います。

Mirrativeという配信アプリでちぇいんくろにくるローグをやってます

Sun, 12 Nov 2023 00:00:00 +0000

私は最近Mirattiveというアプリ内でリリースされたちぇいんくろにくるローグというゲームをやり始めました

こちらのゲームはチェインクロニクル(以後チェンクロ)というアプリが元になっています。チェンクロはシナリオがメインのタワーディフェンス型のゲームになってます

戦闘システムはそのままでシナリオがなしのゲームになっており、ひたすら戦闘をするゲームとなってます。なので周回を前提としたゲームとなっています。スコアランキングもあるので相当の周回量が必要になりそうです…

ただ戦闘自体は個人的には面白く、一度やってみるのもいいかなと思います。状態異常をかけたり、敵の攻撃を誘って攻撃を避けたり、ランダムイベントでバフやデバフがかかったり運要素もあって楽しいです

また、今と昔のチェンクロは先頭スタイルが変わったりしているので、昔の戦闘を楽しめるのもいいです。ただ、オートで戦闘する機能や倍速機能などはないのでそこに関してはストレスを感じますね

アプリ版との異なる点は3点あります。

配信をした方が得
ガチャシステムが通常のソシャゲと異なる
キャラと武器が同じガチャに入っている

1については配信アプリというだけあって配信をした方が得をします。配信をすると他人の強力な助っ人を借りられます。また、スタミナが無限になりずっと遊び続けることができるようになります

2についてはガチャをしたい場合は、人の配信を見に行く必要があります。その後、ガチャ券を配る必要があります。配信した人がガチャを引くことで自身も引いたことになります。ガチャは配布した時点で引くことになりますので、貯めることはできません。

3についてはそのままですが、ガチャではキャラと武器が一緒に排出されます。キャラはランクに応じてレベルが決まりますが、武器は凸するほどレベルは上がるので火力を上げやすいですが、お金や強化素材がカツカツになりやすいです。

多少の違いはあれど昔のチェンクロができるので興味があればぜひプレイして配信にも挑戦してみてください！

parquetファイルの中身はVSCODEの拡張機能 Data Wranglerで見れる！

Tue, 07 Nov 2023 00:00:00 +0000

parquetファイルについて

parquetファイルは非常に優秀なファイルだと思います。

pythonでデータを扱う場合、小規模のデータであればcsvファイルが使われがちですが、私の現場ではparquetファイルが使われています。

parquetのメリット

メリットとしては

データが圧縮されるため、ストレージの節約になる
ファイルを読み込む際、型の指定をしなくても自動で読み込んでくれる
データを列で読み込むと高速で読み込める

parquetのデメリット

デメリットとしては

ファイルを手軽に扱えない(テキストファイルで開いたり、書き換えたり)

個人的にはこのように感じています。

Data Wranglerについて

これがData Wrangler(ラングラー)を使えば手軽に見ることができます！ただし、書き換えたりはできないですが…。

しかも導入手順も簡単！

拡張機能からData Wranglerをインストール
対象のファイルを右クリック > Opne in Data Wranglerをクリック
pythonやjupyter notebookのカーネルに接続する
必要なライブラリが足らなければインストールを行う

こうすることで以下のような画面でparquetファイルの中身を見ることができます！(画面黒いと目にいいよね)

csvファイルも同じように見れます

ちなみに上記のデータはスクレイピングで取ってきた求人情報になります(スクレイピングプログラムはChat-GPTに頼みました)。一応利用規約見てスクレイピングに関する規約はなかったので大丈夫かと思いますが、もしやる際は連続アクセスにならないよう2,3秒時間を空けることを勧めます。

データ操作について

上のカラム名の場所に欠損の数やユニークな値の数、数値であればヒストグラムの分布などが描かれたりします

また左の操作でカラムの操作や欠損値埋め、文字列変換、グループ化など簡単なデータ変換であればこちらで操作できるうえに、コード化ファイルを出力することもできます！

おおまかにデータを見ながら加工をし、そのプログラムを作ってくれる素晴らしい機能をMicrosoftが提供していますのでぜひ活用していきたいですね！

1ヵ月前に始めたStone Story RPGというゲームについて

Mon, 06 Nov 2023 00:00:00 +0000

今回は雑談ということでStone Story RPGというゲームについてです

Stone Story RPGというゲームがsteamでリリースされました

もともとスマホでプレイできたのですが、正式版が発表されました

こちらのコンセプトとしてプログラムで自動化することができるゲームとなっています

とはいえ、ある程度進めないとプログラムでの自動化はできないのですが…

このゲームでは自動的に右に進み、武器を持ち敵がいれば攻撃、アイテムがあれば拾うなどの行動をしてボスを倒し、ゴールを目指します

私も一旦ラスボスを倒し、プログラムを書くける段階まで来ました

普段pythonでプログラムを書いているのでそこまで難しくないかと思ってたのですが、解読がめんどい…

ちなみに公式のリファレンスもあります、steamやサイトを探せば有志の人が書いてるものもあります

それでも面倒になって書いてないのですが…

自動化することのメリットは以下のようになってます

レベルが上がることで体力が上がる(HP：80まで)
レベルが上がることで宝箱所持数が増える(400個まで)
ロストアイテムの研究開発を進める

レベル上げについては自動化しなくても、強い武器を装備して放置すれば問題ないし、研究開発も一度やれば問題ないのであまりメリットがないような気もしてます

また、オフラインで放置もできて宝箱集めだけならそっちでも十分という状況です

自動化といえる部分はキャラクターの制御のみで宝箱の開放までは自動化できないのでオフライン放置だろうと自動化の放置だろうとmax個まで貯まったら手動で空けないといけません

こうなるとリファレンスをみて自動化をするメリットはなんだろう？と感じています

とはいえ、やってることは新しいことなのでアイデアとして何か使えそうな気もしますし、うまいこと使えばノーダメでボス撃破もできると思います

まだ、自動化も使いこなせてないですし、ロストアイテムの強化、エンチャントの強化、エリアの全制覇までできてないのでここまでできたらひと段落でいいかなと考えてます

最近やった変わったゲームになりますが、興味がありましたら是非是非

E資格の試験勉強を再開し始めました！

Mon, 30 Oct 2023 00:00:00 +0000

私は4月頃にE資格の勉強を始めました。

受験の日付は8月の中旬で受験をするための資格取得期限が7月中旬でした

資格の取得は無事取得できたのですが、残り1か月の期間で合格できる気がしなく2024年2月初旬に受けることを決めました。

で、残り3か月になったのでそろそろ勉強を始めないと頭の悪い私は合格できる気がしないので勉強を再開したという経緯になります。

そもそもE資格とは何ぞやということですが、簡潔に言えば「深層学習の理論を理解し、実装能力や知識を有する認定資格」というものになります。

なのでこの資格を取れば深層学習に関する知識を持ち、プログラムの実装もできるはず…

ですが、実際にプログラムの実装をしない人が多いような気もしています。kaggleなどで同時に進めていくとより理解は深まりそうな気もしていますが、そこまでする人もいなさそうです(私含め)

資格はあくまで資格でその先の何をしたいのかが重要なので、転職だったりkaggleで試してみるなど覚えたスキルを活用できる場所を見つけるのが大切ですよね

そんなわけでkaggleを触ってみつつ、勉強を進めていきたいなと思うこのころです

今更Chat-GPTの有料版に課金してプラグインで遊んでます

Sun, 29 Oct 2023 00:00:00 +0000

最近chat-gptに課金してプラグインで遊ぶことを覚えました（笑）

chat-gptがリリースされてもうすぐ1年経とうとしていますが、AIの発展はすごいですね

プラグインも1000個近くあるみたいで、全てを把握するのは難しそうですね

いずれChromeの拡張機能のように悪意のあるプラグインができたりしそうですが…

それはさておき私は以下のプラグインを入れて遊んでます

1.Scraper

2.WebPilot

3.Scholer AI

4.SEO

1はスクレイピングをするときに使ってます。URLに載ってる欲しい情報を書き、そのコードを書いてもらい、後でcolabで実行しています

エラーが出ても修正するようお願いしたら修正してもらえるので楽ですね、下の画像のように出してもらってます

Chat-gptは2021年の9月ぐらいの情報しかないのですが2を使えば最新の情報も取得できますので、調べ物があるときにはお勧めです。簡単な情報ならChromeでもいいですが、日本であまり流行ってないゲームや海外の情報であれば日本語訳もしてくれます

3はScholoerという論文を掲載しているサイトで載ってる論文を探してくれます。とはいえあまり使いこなせてないのですが…

4はサイトのSEO対策について教えてくれます。これを見て参考になることがあるかと思いますが、私の場合はoutput優先なのであまり使いこなせないかも…

こんな感じでプラグインを使いこなすと面白いかと思います。他にも株に関する情報だったり地震やゲーム、経済などももわかりますので是非興味があれば触ってみるといいと思います

プログラマーならAPIを使ってプログラムを書いたり、プラグインを作る側にまわったほうがいいんでしょうが、APIを使った開発をやったことがないのでいずれやってみたいですね

髭脱毛をやってきた！

Sat, 28 Oct 2023 00:00:00 +0000

ちょうど1か月前くらいに初めて髭脱毛をしました

きっかけは出社する頻度が増え、髭を剃る時間が多くなりました

面倒になり手間を減らしたくて脱毛をする決意をしました

私はSBC湘南美容クリニックに通ってます

安いとこを探した結果、ここにしたのですが髭が濃い人はゴリラクリニックとかのほうがいいとは聞きます

私はそこまで濃くないのでここでも十分な効果を感じています

1回目はアレキサンドライトという機種で、効果は高いのですがゴムで弾かれた痛みがあるので麻酔を付けたほうがいいです

2回目はウルトラ美肌脱毛でぱちぱちとした痛みと熱を感じました。こっちは麻酔をつけなくても耐えられる痛みでした、個人の感想ですが…

それから脱毛の期間は空けたほうがいいらしく1回目→2回目は1か月、2回目→3回目は1か月半…という感じで感覚を空けたほうが効率はいいみたいです

また、肌を適切な水分と油分量にした方が効果が高いみたいなので、最低限の洗顔と保湿はしたほうがよく、私は以下の2つを使っています

1. CeraVeの洗顔ノーマルからオイリースキン

2.大洋製薬ワセリンHG

1はアトピーの専門家の人が作ったので痒みとかはほぼ生じないと思いますが、乾燥肌の人向きではないので乾燥肌の人は別のやつを使ったほうがいいと思います

ワセリンは万人向けなので誰にでもお勧めできます

永久脱毛だと20回くらい施術が必要ですが、手間を減らすだけなので6回終わったら様子見しようと思います

後はポイントがかなりあるみたいですが、成分もよくわからない商品を買うよりは脇の方もやってみようかと考えてます

筋トレを始めました！

Fri, 27 Oct 2023 00:00:00 +0000

ここ最近見た動画で「30歳以降は筋力が低下し始める！」、「ウォーキングだけではダメ！」という話を聞きまして、面倒だけどやらないとなと思い立ったのがきっかけです

ただ、とてもめんどくさがりでケチな私はジムにはいかないと心に決めてます（笑）

その理由がいずれ行かなくなって会費を払い続ける羽目になる未来が見えただけなんですけど…

そこで自宅で自重だけでもいい感じのトレーニングがないか探して、一旦下のトレーニングをやり始めました！

①ゴブレットスクワット 1分/30秒休憩

②バーピー 20秒/10秒休憩 × 3セット

③プランク 20秒/10秒休憩 × 3セット

④マウンテンクライマー 20秒/10秒休憩 × 3セット

⑤ターキッシュゲットアップ左右1セット

この流れを朝に1セット、夜に2セット(最低1セット)を今やってます

慣れたら夜のセット数をもう少し増やしたいですね

プロテインやサプリも少し調べて飲み始めたので効果が出るのが楽しみです！

読書を始めたきっかけ

Sun, 22 Oct 2023 00:00:00 +0000

前回の話で自身の将来が不安になったという話をしました。

そこで1つ見た動画「30歳になったらしないと後悔する9のこと」です

もともとDラボの会員だったのですが、不安をきっかけに再度見始めるようになりました。

その中で読書の話が出ましたので読書を始めることにしました。

ただ、読書を黙々よんでも身につかず時間もかかってしまいますので読書の効率がいい方法を調べました

その結果まず読む本として速読系の本、その後に人生や仕事に関わりそうな本をpick upしました。それが以下の3冊になります。

1.読書の技法（佐藤優）

2.天才が見つかる才能の地図（鈴木祐）

3.リスキリング超入門 ~~DXより重要なビジネスパーソンの「戦略的学びなおし」~~ （徳岡晃一郎、房広治）

1.に関しては速読に関する本ですがただパラパラめくるのではなく必要に応じてノートを書くなど身につきやすい方法を記載していました。

2.に関しては仕事をするときは自身の能力と周りの能力と立ち位置を把握することが大切でした。ノートを取って、しっかりと記載したほうがいいのですがまだできていません。

3.に関しては何のためにリスキリングを行うのか、リスキリングを行うのであれば何に気を付けて行うべきかという内容でした。

別のタイミングで本を読んだ時の感想を語れたらと思います。要約は気を付けたほうがいいみたいなので核心の部分は避けつつ、引用を踏まえて書けたらなと思います。

仕事について

Fri, 20 Oct 2023 00:00:00 +0000

私は現在(2023/10/20)、ITエンジニアのSESとして働いています

新卒のころはJavaとSQLを少し触ってましたが、最近はpythonしか触ってないですね…

言語以外だとAWSを使っています、とはいえ1から全部環境構築をした経験はないんですが…

他にはGItBucket使ったり、機械学習に触れてみたりという感じになります。

SESは所属する会社と派遣先によって当たり外れが大きいのかなと感じます。

ほぼコピペだけで開発が終わり、たまに改修して後はテストのみのような仕事だと大したスキルも身につかないように感じます

私はほぼ経験ないですが1から要件定義→設計→開発…の工程が経験できると楽しいでしょうし、言語や開発環境が異なれば学べることも多いのかなと考えています

ただ、最近は技術の発展も凄まじくAIに代替される日も遠くないでしょうし、いろんなことを幅広く学んだところで作業効率はAIが上回りそうな気もしています

そこで自身の価値を社会に対して見出すにはどうすればいいのか考えていたところ、1つの出来事と3冊の本に出会いました

その話はまた次回

このブログについて

Wed, 18 Oct 2023 00:00:00 +0000

ブログを書き始めました、サイノメと申します(^^♪

ブログを始めた経緯は以下になります(*^^)v

1.ブログの開設や編集をしてみたい！

2.日々のアウトプットをできる場所を作りたい！

と考えてやり始めました！

内容としてはIT系、AIに関わりそうな話、本、雑談と称した日々の学びあたりを書いていこうと思います。

1年をめどに続けていければと思いますが、よろしくお願い致します！